随着科技不断的发展,数字图像技术的应用范围日益拓宽。数字图像在接收和传输的过程中受到外部或者内部因素的干扰,如成像传感器容易受到成像环境条件和其自身质量的影响,数字图像信号在无线传输时容易受到光照和大气等因素的影响而引起图像降质,进而影响对图像的后续处理。为了改善受污染图像的质量,本文将重点研究图像滤波算法。首先,本文简要地介绍数字图像的基础理论、图像噪声产生的原因、噪声的数学模型和论述均值滤波算法和中值滤波算法的基本原理。其次,本文分析七种中值滤波算法并比较算法的优缺点。针对这些算法在去除噪声和图像特征保留等方面难以达到应用需求,本文提出了一种改进的自适应加权中值去噪算法。由于传统的滤波算法忽略处理图像边界上的像素点而导致图像模糊,该算法通过复制图像边界上的像素点来扩展图像的尺寸,从而使得滤波模板能够过滤图像上的每一个像素点;为了解决像素点被误判为噪声点的问题,本算法根据像素点的相关性而设计一个噪声检测函数并用来确定疑似噪声点的真伪,实现了对噪声点较为准确的检测;对于受到噪声污染的像素点,该算法用窗口邻域内的像素灰度值与其归一化的加权系数进行相乘,然后进行累加求和,并用该值代替中值作为滤波后的输出值。该方法不仅可以有效地抑制邻域含噪像素点的干扰,而且较好地保护图像的细节特征。仿真结果表明,该算法能够很好地去除噪声和保留图像特征,所获得的峰值信噪比参数高于现有的滤波算法,同时拥有较低的均值绝对误差。最后,图像技术在图像预处理领域的应用不断深入,其对图片质量的要求越来越高。本文算法在去除噪声和保留图像特征等方面有很好的优势,可以有效地改善图片的质量,有助于提升图像预处理的效果。