本论文采用小波变换的方法对海上遥感溢油图像进行处理,为具有较强理论研究意义和应用价值的遥感图像去噪技术提供了新的研究思路和方法。小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性质,不仅可将图像的结构和纹理分别表现在不同分辨率层次上,而且具有检测边沿(局域突变)的能力,因此,利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边沿信息。本课题将小波变换的理论引入到海上遥感溢油图象(SAR图象)中,比较几种传统的小波阈值去噪方法,提出自己的阈值优化去噪方法,对海上遥感溢油图象增强处理做了有益的探讨和研究,试图找到灵活、简便、实用的处理方法。本文研究了小波变换多分辩率和时频局部化特性,深入分析了小波域系数分布特点,提出两种基于小波阈值优化方法的消除海上遥感溢油SAR图像噪声的方法。与传统的处理方法相比,这些算法不仅有效的消除了噪声,而且具有保持图像边沿细节的优势。并对实际的遥感图像进行了处理和测试分析,验证这些算法的有效性。本文的主要工作概括为以下两个方面;1.重点针对阈值选取这个小波去噪的重要环节进行了研究,提出了基于阈值临界点差异化的阈值优化去噪处理方法;2.自适应小波阈值优化方法和中值滤波结合用于海上遥感溢油SAR图像去除噪声。有效去除脉冲噪声的同时,去除高斯噪声。