摘要：随着信息技术的迅速进步,多媒体计算机在教学中的运用受到社会和教育人士的广泛关注及重视。如何进一步发挥多媒体教学的技术优势,满足当前学前教育的需求,已经成为该领域的研究重点。研究首先利用多媒体计算机技术建立了学前教学模型,并设计了相应的多媒体教学仪器,最后通过改进去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Network,dncnn)对多媒体图像进行去噪处理。结果表明,改进的dncnn算法在迭代次数为20×103次时发生收敛,所得PSNR值高达38.8 dB;在学前教学的满意度评价中,该方法的满意度达到95.9%左右,说明研究提出的多媒体教学仪器及图像处理方法具有较强的图像去噪能力,能够获得更高的图像质量,并且运行时间较短,能够有效提升学前教学效果,为学前教学系统及教学质量的提高提供了参考。