在双边滤波中,来自空间域和范围域的滤波权重总是限制与非常接近的相邻像素高度相关的滤波输出值,这导致滤波前后的变化很小。 为了更好地解决分段平滑图像的去噪问题,如压缩深度图像的伪影去除,我们首先提出了一种迭代的范围域加权滤波方法。 该方法的滤波权重是根据距离域中的像素相似度和图像像素的出现频率在固定窗口内以迭代方式计算的,但是没有空间域的滤波权重。 其次,将所提出的方法与高斯滤波作为引擎相结合,以完成图像平滑的任务,因为在抑制图像纹理的过程中,用于提取结构的图像平滑通常对图像的精细细节敏感,且梯度很强。 为了证明效率,我们将建议的方法应用到许多应用中。 例如,所提出的方法在压缩深度伪影去除方面具有比BF,CVBF和ADTF更好的性能。 同时,将所提出的方法用于深度图像的捕获噪声去除。 另外,与几种现有方法相比,所提出的方法在用于图像平滑的结构信息保存上具有更好的性能。