作为计算机视觉与计算机图形学领域中较为关键的一个预处理工具,图像平滑技术备受关注,并在许多领域中都有着广泛的应用。图像平滑的主要目的是过滤图像不重要的细节信息,同时保留图像的主要结构边缘。目前,局部滤波的研究工作有很多,但它们大都是使用规则的矩形窗口进行滤波操作,对于不规则的复杂边缘不能很好处理,容易产生模糊现象,难以生成较好的滤波图像。对此,本文从局部滤波窗口的边缘感知角度出发,结合超像素的特性,对纹理滤波和引导滤波展开相关研究,实现去除纹理的同时更好保留边缘的滤波效果。本文的主要研究内容如下:（1）针对现有纹理滤波方法大都使用规则局部滤波窗口、对于结构边缘附近像素点测量不精确的问题,本文提出了一种融合超像素的边缘感知纹理滤波方法。首先,利用超像素分割技术对于图像结构边缘的感知特性,提出了一种融合超像素的边缘感知滤波窗口,使其包含的像素尽可能属于同一纹理区域。然后,改进纹理的度量方法,充分利用滤波区域的边缘感知能力对结构边缘附近的像素进行测量。最后,通过大尺寸的滤波窗口消除图像中的纹理,并通过边缘感知区域保留图像的结构边缘。大量的实验结果表明,本文方法所得到的滤波结果明显优于现有工作,其在去除纹理的同时对结构边缘的保留效果更好。（2）针对引导滤波在局部滤波窗口尺度选择过大或过小的难题,考虑引导滤波是基于局部线性模型的这一关键假设,局部滤波窗口的选取从根本上决定着其滤波图像的质量,本文提出了一种融合超像素和窗口偏移的多尺度引导滤波方法。通过偏移的窗口与当前处理像素所在的超像素区域取交集得到具有边缘感知的局部滤波区域,从而实现不同尺度下都能较好保留结构边缘的效果。通过不同尺度下施行引导滤波并融合其滤波结果得到滤波输出,实现图像细节信息去除的同时保留结构边缘。与引导滤波、加权引导滤波和梯度域引导滤波等7种方法的大量实验结果表明,本文方法既可以保留图像中的结构边缘,又可有效地平滑图像中的细节信息。