医学超声图像去噪的问题,越来越受到重视。但由于系统和环境等因素的影响,使得采集到的图像存在大量的噪声,影响图像视觉效果,直接影响后续工作的开展,因此超声图像的去噪声显得尤为重要。超声图像去噪作为超声图像处理的基础环节,它的任务是尽可能地去除无用信息,改善图像质量。近年来,随着多尺度几何分析理论和各向异性扩散理论的发展,超声图像去噪成了一项十分活跃的研究课题。本文研究了多尺度分析与各向异性扩散方程两大理论,提出了改进的图像去噪算法,同时将两种理论结合充分利用了多尺度信息对超声图像进行去噪,使得到评价结果更符合人类视觉特性。本文主要的研究内容如下:　　1)对国内外散斑去噪文献进行理解和分析的基础上,综述了用于散斑图像去噪的主要算法,包含空域去噪算法,小波域去噪算法和各向异性扩散去噪算法,并对其性能进行分析和研究。　　2)提出一种复合各向异性扩散滤波算法,将SRAD模型中对边缘敏感的ICOV算子运用到了NCD相干模型中。　　3)分析研究了多尺度分析在图像去噪的应用,并对几种多尺度变换去噪方法进行了效果的比较。　　4)分析研究了两种多尺度分析和各向异性扩散方程去噪结合的算法,以非下采样contourlet变换为例进行了实验比较。