数字图像在获取和传输的过程中常常会受到噪声的污染,噪声导致图像降质和丢失部分细节信息,能否有效地去除噪声对后续处理如图像分割、边缘检测等至关重要。然而实际应用中,图像中的噪声常常不是单一类型的,而是可能由高斯噪声和脉冲噪声构成的复合型噪声。由于现有的去噪算法大多针对单一的高斯噪声或脉冲噪声,这些算法在处理复合型噪声时无法取得令人满意的去噪效果。本文给出了一种能有效去除数字图像中高斯-脉冲复合噪声的新方法,去噪过程分为以下几个步骤:首先采用边界判定噪声检测方法检测出复合噪声中的脉冲噪声,同时生成一张二维的二值判决图。然后根据判决图对含噪图像作双线性插值滤波,修正那些被脉冲噪声污染的像素,得到一幅受高斯噪声污染的过渡图像。最后用贝叶斯最小平方-高斯尺度混合模型去噪算法对过渡图像进行滤波得到降噪后的图像。实验表明,本文的方法能够更有效地去除高斯-脉冲复合噪声。