Las imágenes a menudo sufren de varios tipos de ruido durante su recolección y transmisión, como ruido sal y pimienta, moteado y ruido gaussiano. La transformada wavelet (WT) se utiliza ampliamente para el filtrado de ruido. Sin embargo, el nivel de descomposición y el umbral impactan significativamente la calidad de las imágenes resultantes, pero son difíciles de ajustar. Este artículo utiliza un algoritmo de optimización de ballenas modificado (MWOA) para optimizar los parámetros de la WT y lograr un mejor filtrado de ruido en las imágenes. El MWOA se mejora a través de actualizaciones de posición y mutación para mejorar la calidad de la solución de WOA y ampliar el espacio de búsqueda de la WT. En imágenes de referencia, comparaciones experimentales con otros algoritmos de optimización como WOA, búsqueda adaptativa de cuco (ACS) y optimización de araña social (SSO) muestran que el método de filtrado propuesto logra resultados superiores en términos de la relación pico-señal a ruido (PSNR), error cuadrático medio (MSE) e índice de similitud estructural (SSIM).