近年来,随着超声成像技术的发展,超声成像逐渐成为医学影像学中重要的诊断手段之一,但由于成像设备和成像原理等各方面的原因，将导致其成像结果会出现斑点噪声的干扰。医学超声图像在成像过程中产生的与信号相关联的乘性斑点噪声,使超声图像的分辨率降低,严重影响了超声图像的质量,其中最为主要的是使大量的细节信息丢失,图像边缘变得模糊,增加了信噪区分难度,对后续的医疗诊断和治疗产生了严重的影响。但是,在对数域中,医学超声图像中的斑点噪声可近似地被认为是高斯加性噪声,因此,在对数域研究如何抑制超声图像的斑点乘性噪声,具有重要的理论意义和应用价值。本文主要是基于各向异性扩散算法来建立去噪模型的,考虑到小波变换系数的集中性,引入了小波变换来划分同质区域,提出了一种对小波系数进行分类的同质区域划分方法,通过提出一个鲁棒性高的扩散系数,在计算梯度算子和拉普拉斯算子的计算中加入对角梯度信息,在算法中加入保真项等技巧,对斑点噪声的各向异性扩散算法进行了改进,形成了一种有效的基于小波域的各向异性扩散医学超声图像去噪算法。本文将该算法与其它几类高效的滤波方法相比较,实验结果显示,本文提出的算法在医学超声图像斑点噪声抑制方面具有良好的效果,不仅取得了更好的定量分析结果和更佳的视觉效果,还有效地抑制了斑点噪声,达到了保留有用边缘特征和细节信息的目的。