圖像受到采集、存儲、處理和各種幹擾的影響，顯示時屏幕上會出現噪聲。為了減少噪聲的負面影響，盡可能還原清晰真實的畫面，有必要使用降噪濾波器對圖像數據進行處理。
圖像噪聲有很多種。如加性噪聲、乘性噪聲、椒鹽噪聲、高斯噪聲等。常見的降噪方法都是在空間域進行，圖像數據經過傅裏葉變換後變換到頻域。其中頻域的濾波需要涉及復雜的域轉換運算，相對來說硬件實現會消耗更多的資源和時間。在空間域中使用的方法包括均值或加權均值濾波、中值或加權中值濾波、最小均方誤差濾波和均值或中值的多次叠代。
實踐證明，這些方法雖然有壹定的降噪效果，但都有其局限性。比如加權平均，細節損失非常明顯；中值只對脈沖幹擾有效，對高斯噪聲無能為力。
事實上，圖像噪聲總是與有效數據交織在壹起。如果處理不當，會模糊邊界輪廓和線條，降低圖像質量。此外，由於各種噪聲往往同時並存，僅使用壹種濾波器往往不能令人滿意。
針對這壹問題，本文介紹的算法提出了壹種新的數字圖像濾波方法，可以同時濾除各種噪聲。其濾波效果優於簡單濾波器，計算量也不太復雜，易於硬件實現。