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在图像获取和传输的过程中，不可避免的会受到噪声的污染。噪声的存在严重影响图像的后续处理工作，因此图像去噪成为图像预处理工作中的重要环节。在目前的图像去噪算法研究中，BM3D算法因其出色的去噪效果而成为业界公认较好的图像去噪算法之一。针对BM3D算法在去噪过程中存在的细节信息模糊以及较高时间复杂度问题，本文在深入研究分数阶Fourier变换，分数阶小波变换等方法的基础上，对BM3D算法进行了改进，主要完成了以下工作: (1)提出基于BM3D的小波变换域图像去噪算法的改进算法，对含噪图像进行多层小波分解，利用BM3D基本算法对低频分量进行处理，利用阈值法对高频分量进行处理，实验证明该改进算法在保留BM3D算法去噪效果的同时极大的降低了运算量，可以达到降低BM3D算法时间复杂度的目的; (2)给出了一种基于BM3D的分数阶小波去噪算法，对含噪图像进行多层小波分解，利用BM3D算法对低频分量进行处理，利用分数阶Fourier变换对高频分量进行处理。实验证明，该算法对被高斯噪声污染的图像具有较好的去噪效果，能够得到较高的PSNR结果。