近年来，图像去噪技术慢慢发展起来，它作为数字图像处理技术的一个研究分支，已经成为了一个重要的研究热点。图像去噪技术之所以发展的如此之快，主要有以下几方面原因，首先是计算机技术的飞速发展，其次是近年来数学运算知识广泛地应用于各个领域，最后就是图像技术应用领域的扩大，迫切地需要图像去噪技术具有更高层次的提升和创新，从而能够具有更好的实际应用价值。　　现有的中值滤波算法，已经在标准中值滤波算法的基础上得到了很多的改进，也取得了较好的去噪效果。但是现有的中值滤波算法的研究重点主要是针对后续算法的精确度上进行改进研究，而忽视了噪声检测的重要性。在不需要增加算法难度的情况下，课题针对自适应中值滤波算法的效率高的优点，提出了针对噪声点和噪声团检测的自适应中值滤波改进算法，克服了现有中值滤波算法的噪声点检测率较低的缺点。　　本文通过分析和比较了现有的各种改进型的中值滤波算法的优缺点，分别提出了针对脉冲噪声点检测的改进型自适应中值滤波算法和针对现在少有研究的噪声团检测的改进型自适应中值滤波算法。本文研究的第一种方法研究的主要内容是如何提高脉冲噪声检测的准确度，研究的第二种算法，主要是针对现在少有研究的噪声团的检测的改进型自适应中值滤波算法，得到了基于脉冲噪声团检测的新型中值滤波算法，在第二种改进算法中，采用了新的变换滤波窗口和扩大滤波窗口的方式。本文对提出的两种算法做了大量的实验研究和数据分析，对算法的主要性能进行了详细的研究。　　通过仿真结果，可以看出这两种改进算法从图像的主观评价和客观评价两个方面来考虑，都具有比较好的图像去噪效果，达到了很高的信噪比，能够很好的恢复图像，使图像的保真度较高。