众所周知，数字图像在获取、传输和处理等过程中将不可避免地受到来自外部和内部不同程度的各种噪声干扰，致使图像质量下降。图像噪声有很多种，主要表现为脉冲噪声。中值滤波是广泛用于去除脉冲噪声的一种非线性去噪方法，但现有的方法很难解决在噪声去除和图像细节特征保护之间的矛盾。因此，为了恢复原始图像进一步深化图像去噪算法研究是图像处理中的重要研究课题，它对图像分割、特征提取、图像识别等更高层次的处理均具有直接的影响。　　 本文在现有的中值滤波算法的基础上，对图像中最常见的脉冲噪声的滤除进行了比较深入的研究，研究工作主要包括以下三个方面的内容：首先，在分析和研究各种中值滤波方法的基础上，针对已有滤波方法的不足，提出了一种改进的加权中值滤波算法。先计算出滤波窗口中除去整幅图像中的最大值和最小值的中心像素的块均匀度，与整幅图像中除去最大值和最小值的块均匀度比较，确定该中心像素是否为噪声点，然后对每个噪声点，根据其邻域内含噪声点的多少来选择合适的滤波窗口大小，再采用改进的加权中值滤波算法对噪声点进行滤除。其次，结合块均匀度和邻域信息检测的优点，先利用改进的块均匀度法来确定候选噪声点，然后对这些候选噪声点进行邻域信息检测，将这些候选噪声点分成噪声点和信号点，再结合方形和十字形窗口的滤波优势，对方形窗口进行改进，对不同的噪声点，选择不同的滤波窗口，然后利用改进的滤波方法对噪声点进行滤除。进而提出一种基于脉冲噪声点检测的中值滤波算法。最后。为了验证本文提出的改进算法的有效性，我们进行了仿真实验.试验结果表明，此方法不论是在目视效果方面还是在性能指标评价效果方面都较标准中值滤波算法及已有的中值滤波算法具有更优良的滤波性能。