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在实际工程应用中，由于现场工作环境和图像信号传输介质的不同，图像质量会产生各种形式的下降，图像去噪和图像增强就成为前期处理的重要手段。图像去噪是将带噪图像中无用的噪声成分和有效信息区分出来。因此，在降低图像噪声的同时，最大限度地保留图像信息就成了整个去噪过程的关键。图像增强的主要目的是提高灰度值动态范围，突出图像亮度和细节，进而使图像更加易于识别与分析。分数阶小波变换作为一种新的时频分析方法，结合了小波变换和分数阶Fourier变换的双重特点，克服了单一变换的不足，把小波多分辨率分析理论推广到广义时频域。其参数设置更加灵活，适用领域更广，正逐步成为科学研究的热点。本文的研究重点是分数阶小波变换在图像去噪和增强方面的应用。首先介绍分数阶小波变换的理论，重点分析了分数阶小波变换的算法与实现流程。然后详细研究了基于分数阶小波变换的图像去噪方法。通过一系列的图像去噪实验，对比新方法和传统小波变换方法的主观和客观去噪评价指标，验证新方法的有效性和实用性。最后研究了基于分数阶小波变换的图像增强方法，介绍了直方图均衡化和分数阶小波变换的图像增强原理，进行了基于分数阶小波变换的图像增强仿真实验。