El denoising es la base y premisa del procesamiento de imágenes y una parte importante del preprocesamiento de imágenes. El denoising puede mejorar efectivamente la calidad de la imagen, lo que contribuye al procesamiento de imágenes posterior, como la segmentación de imágenes, la extracción de características, y así sucesivamente. En este documento, proponemos un nuevo método de denoising de imágenes basado en la transformada de wavelet y el enfoque de filtrado de media de momentos no locales (NMM). La imagen ruidosa se denoisa primero mediante una técnica de denoising de umbral suave basada en wavelet y luego se utiliza NMM para eliminar aún más los ruidos restantes. Mientras tanto, la fusión de momentos invariantes aumenta la robustez de nuestro algoritmo de denoising debido a la invariancia de la escala de imagen, la traslación y la rotación de los momentos de color. Los experimentos muestran que nuestro algoritmo logra un mejor efecto de denoising en comparación con otros enfoques de denoising.