Las técnicas de procesamiento de imágenes de residuos de desgaste se emplean cada vez más en el monitoreo de salud y diagnóstico de fallas para equipos mecánicos. Sin embargo, durante la adquisición y almacenamiento de imágenes de residuos de desgaste, a menudo se introduce un ruido sustancial, lo que lleva a errores significativos en la posterior extracción de características y evaluación del estado de salud. Además, el proceso de eliminación de ruido frecuentemente enfrenta deficiencias algorítmicas, resultando en información de límites borrosos, artefactos de ruido y límites incompletos, lo que dificulta enormemente la investigación posterior sobre imágenes de residuos de desgaste. Así, este artículo propone el algoritmo de descomposición en valores singulares de onda-K (W-KSVD-EDGE), que inicialmente realiza una descomposición en wavelet discreta bidimensional en imágenes ruidosas a través de un módulo de descomposición multibanda, dividiéndolas en cuatro sub-bandas de altas y bajas frecuencias para mejorar el rendimiento de eliminación de ruido de la imagen. Al mismo tiempo, se realiza una descomposición de segundo orden, seguida de una reconstrucción, que reduce el ruido de alta frecuencia y disminuye la complejidad de las operaciones de procesamiento de imágenes posteriores. Posteriormente, se aplica el algoritmo de descomposición en valores singulares (KSVD) para eliminar el ruido de cada sub-banda de las imágenes inicialmente reconstruidas. Al aplicar el algoritmo KSVD a imágenes de diferentes bandas de frecuencia, se mitiga su complejidad y se aumenta la eficiencia de la eliminación de ruido de la imagen. En consecuencia, los límites de las imágenes reconstruidas se optimizan aún más utilizando un algoritmo de Canny mejorado para la mejora de bordes, incorporando coeficientes de detección de bordes, lo que resulta en una mejor restauración de la información de límites para las imágenes de residuos de desgaste. Finalmente, al analizar la información de residuos de desgaste de muestras de aceite recolectadas por un ferrográfico, se emplea el algoritmo W-KSVD-EDGE para eliminar el ruido tanto de imágenes ordinarias como de residuos de desgaste. Los resultados se evalúan utilizando métodos subjetivos y objetivos. Así, se demuestra la efectividad y versatilidad del algoritmo propuesto.