由于传输错误、摄像头传感器中的故障像素单元、错误的存储位置和模数转换过程中的计时错误等因素,数字图像常常被脉冲噪声所污染。　　脉冲噪声影响了很多图像处理应用的准确性,例如图像分割、图像分类、边缘提取和图像压缩。因此,在科学地使用图像之前,去除噪声是图像处理应用中必要的一个步骤。　　在有效去除脉冲噪声的同时保留图像细节不被破坏仍然是图像处理中研究噪声去除领域的一个主要问题。为了保护图像细节,避免不必要的模糊,去除脉冲噪声的滤波器应该这样设计:在去除脉冲噪声的过程中,非噪声像素的灰度值保持不被改变。　　现有的滤波器通常在峰值信噪比(PSNR)和平均绝对误差(MAE)方面表现不错。但是,在误检测和漏检测方面性能不好是它们主要的缺点。因此,它们不能保护图像的细节和边缘,尤其在高噪声密度的情况下。　　为了克服以上困难并提高脉冲噪声检测的准确性,本论文中分别提出了两种新的去除被污染图像中固定值脉冲噪声和随机值脉冲噪声的自适应开关滤波器。用于去除固定值脉冲噪声的滤波器是基于判决的中值滤波器的一种改进型滤波器。而滤除随机值脉冲噪声的算法由两个步骤组成。在第一个步骤中,通过图像的一系列局部统计量来检测噪声。在第二个步骤中,用滤波窗口中非噪声像素的灰度加权均值来替代被污染像素的灰度值。滤波窗口的大小根据当前滤波窗口中未被污染像素的个数自适应调整。视觉效果和量化结果都表明,本论文所提出的两种滤波器在脉冲噪声的噪声去除和边缘保护两方面的性能比很多现有的滤波器要更为出色。