当图像信号在生成以及进行传输等操作过程中,往往会被各种类型的噪声干扰影响,妨碍其能够呈现出来的视觉效果,所以需要选定合适的方法降低噪声带来的消极影响,即实现相应的滤波处理操作,这也是很关键的预处理环节。中值滤波作为一种非线性滤波,不仅可以很好地抑制噪声,还可以保护信号中的细节信息,因此,中值滤波技术一直是图像处理研究的热门话题。本文着重就脉冲噪声相关的过滤处理问题,提出了两种优化的中值滤波算法。本文实现的主要工作如下:第一,基于实施噪声检测分析以及滤除期间,自适应中值滤波算法所表现出来的不足之处,提出了基于脉冲噪声检测的自适应中值滤波算法。该算法与自适应中值滤波算法的不同之处在于:首先,检测窗口的大小随着信号点的变化而自动变化,并在对相邻像素之间所表现出的相关性进行分析的情况下,能够精准地确定信号点以及其噪声点;然后,依据方向的相关依赖性影响,采用边缘保持滤波对遭到噪声污染影响的像素的灰度值实现有效的重构处理。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评价指标高于现有的中值滤波算法。第二,为了能够更准确地检测并滤除存在的噪声,针对开关中值滤波算法所表现出来的问题,在差分分块算法基础上提出一种新的开关中值滤波算法。在充分考虑细节保护与滤除噪声两者之间矛盾的情况下,首先将滤波窗口内所对应的像素点区分为不同的图像块;然后,依据噪声块以及其信号块中像素的数量关系,确定所存有的噪声点;最后,针对检测所获得的噪声点,根据其邻域噪声密度的情况来选定有效的滤波窗口,并且将窗口中存在的信号块的中值当作滤波输出值。实验分析表明,提出的算法可以很好地滤除存在于图像内的噪声,并且能够更大程度地保留图中相关的纹理信息,视觉效果较好。最后,总结了本文主要工作,并提出了下一步的研究方向。