图像在采集和传输过程中，往往会引入不同程度的噪声，这为后续的 边缘检测 、图像分割 和 形状识别 等带来很大的难度。图像去噪是图像处理中非常重要的一环。常见的噪声类型包括 高斯噪声 和 脉冲噪声，主要针对脉冲噪声提出新的滤波算法。中值滤波及其改进方法是常用的去除脉冲噪声的手段，其在人眼敏感的平滑区域中能有效去除噪声，但现有的中值滤波算法在图像 结构细节 的保护上较差，尤其是在 高密度脉冲噪声污染 下复原失真较严重。

提出了两种改进型的中值滤波算法：HSADMF 和 ISADUF。HSADMF是针对高密度椒盐噪声的改进中值滤波法，而ISADUF利用脉冲噪声的正负脉冲特性，通过 点对点检测算法 将像素点分为 信息点 和 噪声点，仅对噪声点进行滤波处理，充分利用图像的有用信息恢复受污染的图像，取得了良好的效果。

第二种滤波算法 SAD-WW 是基于ADW滤波方法思想提出的高密度随机值脉冲噪声的滤波方法。该方法首先对图像效果影响较大的 极限值噪声 进行处理，再使用矢量中值滤波处理其他噪声。两种方法的峰值信噪比（PSNR）最大，平均绝对误差（OMAE）最小，表现出最佳的 去噪效果 和 细节处理能力。