Pada kasus digital forensik, citra menjadi salah satu bagian yang penting. Adanya gangguang (noise) pada citra menyebabkan jejak pemalsuan digital sulit untuk dideteksi. Untuk dapat mengurangi noise pada suatu citra diperlukan teknik denoising. Namun, penelitian mengenai teknik denoising citra untuk keperluan digital foresnik masih sangat terbatas. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dilakukan pengujian dalam menentukan algoritma denoising image terbaik menggunakan metode Discrete Wavelete Transform dengan basis wavelet Haar, Daubechies, Symlet dan Coiflet. Beberapa teknik thresholding seperti Soft Thresholding, Hard Thresholding, Adaptive thresholding dan Heursure thresholding juga digunakan untuk menghilangkan noise yang sebelumnya telah diberikan pada citra. Adapun noise yang dimaksud antara lain Additive White Gaussian Noise (AWGN), Salt Pepper Noise, dan Laplacian Noise. Sedangkan untuk pengujian kualitas citra dari hasil denoising digunakan teknik penilaian MSE, SNR dan PSNR. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada noise AWGN dan noise Salt and Pepper metode Soft Thresholding merupakan metode terbaik dengan nilai MSE sebesar 98,651, nilai SNR sebesar 28,189 dB dan nilai PSNR sebesar 28,223 dB untuk Noise AWGN, dan nilai MSE sebesar 226,451, nilai SNR sebesar 24,581 dB dan nilai PSNR sebesar 24,615 dB untuk noise Salt and Pepper. Sementara untuk noise Laplacian, metode Heursure Thresholding menjadi metode terbaik dengan nilai MSE sebesar 0,24, nilai SNR sebesar 54,269 dB dan nilai PSNR sebesar 54,303 dB. Sedangkan hasil Pengujian untuk menentukan basis wavelet terbaik menunjukan bahwa pada noise AWGN basis wavelet terbaik ada pada Coiflet 3 (Coif3) dengan nilai MSE sebesar 98,65156667, nilai SNR sebesar 28,18976374 dB, dan nilai PSNR sebesar 28,22375944 dB. Untuk noise Laplacian, basis wavelet terbaik ada pada basis wavelet Deubechies 7 (db7) dengan nilai MSE 0,243283656, dan nilai SNR serta PSNR yaitu 54,26967428 dB dan 54,30366998 dB. Sementara untuk noise Salt and Pepper, basis wavelet ada pada basis wavelet deubechies 7(db7) dengan nilai MSE 226,4511444, dan nilai SNR serta PSNR yaitu 24,58105841 dB dan 24,61505411 dB. Untuk pengujian keaslian citra yang menggunakan metode Singular Value Decomposition (SVD) dapat menunjukan keaslian dari suatu citra serta presentase kemiripannya.