随着信息技术的不断发展,人们需要更加清晰的图像。激光主动成像系统因为其自身成像系统质量较高而得到了广泛地应用。但是激光主动成像系统产生的图像也会受到系统自身的和外界所含有的噪声影响,图像会受到噪声污染,产生的不够清晰的图像会影响观察者正确理解图像的信息和内容。虽然近几年对图像去噪的研究取得了显著地进展,但是大多数方法仍不能够应用在激光主动成像的图像上,所以研究激光主动成像的图像去噪算法具有重大意义。激光主动图像通常含有噪声,影响到人们对图像的观察。由于其传输特性,散斑噪声为其主要噪声。距离选通成像系统是从激光主动成像系统发展起来的,相对于激光主动成像该系统,距离选通成像系统也是利用激光作为光源,但是它克服了激光主动成像系统的大气后向散射光,使得成像质量得到很大的提高。距离选通成像系统采集到的图像,散斑为其主要噪声。本文的主要工作就是去除噪声,尤其是针对散斑噪声。本文研究了两种去噪算法,一种是空间域的代表性算法非局部均值算法,一种是频率域的代表性算法小波变换算法。在研究非局部均值去噪算法时,考虑到核函数对权重值的影响,改进了核函数使得权重分配更加合理。针对原始单一欧氏距离衡量像素间的相似度,所造成的靠近边缘的像素点匹配到的像素点不够的现象,提出了用欧氏距离和灰度距离双重标准来衡量像素间的相似度。在研究小波变换去噪算法时,分析了阈值去噪算法中硬阈值在阈值处非连续造成了振铃现象,以及软阈值对于小波系数进行收缩,并没有完全保留,造成了图像中边缘细节模糊的现象,本文提出了新的阈值函数,抑制了振铃现象,使得小波重构时系数更加精准。最后,本文结合了以上两种改进后的算法,提出了一种结合非局部均值与小波变换的去噪算法,并对图像进行去噪仿真实验和计算了相应的指标。实验结果表明,本文算法可以有效地去除图像中的大部分散斑噪声,具有较好的去噪效果。