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二十一世纪将是海洋开发时代，现在已成为全球共识，这对于人口急剧膨胀、陆地资源日益枯竭、环境不断恶化的中国，将目光瞄准海洋，是一项影响深远的、面向二十一世纪的战略选择。其中自主式水下机器人(AUV)作为未来海洋探测开发的平台，有极其广阔的开发前景。 本文的目的就是应用图像处理技术实现真实环境下图像的去噪预处理，以改善图像的质量，从而为下一步图像的识别和理解打下一定的基础。 由于受水体对光的吸收效应、散射效应和光照条件的影响，水下图像一般极不理想，它不但有较严重的非均匀亮度和细节模糊，而且图像信噪比很低，图像对比度显著的差。在图像去噪的过程中基于Daubechies小波，对比研究了软阈值去噪法、硬阈值去噪法、软硬阈值折衷法、模平方法这四种域值去噪方法。 本文中的算法已通过实际的水下图像检验，证明了其实用性和有效应，为下一步的图像处理与模式识别提供了一定的基础。