生活中处处存在噪声，从图像的获取传输到处理的各个环节都会有噪声的干扰。因此在对图像进行分析、处理前必须对图像进行预滤波处理，它是为了给人们提供高级视觉享受的需要，同时也是工程上进行后续的分割、分析、识别和其它处理的前提。所以滤波的好坏会对整个工程的全局产生决定性的影响。

现在常用的滤波方法有频域滤波方法和空域滤波方法。频域滤波通过滤掉图像的高频成份而去掉噪声，但同时也丢失了图像的细节信息，使图像变模糊，同时频域的变换也要花大量的运算。本文主要从空域方面来讨论。空域滤波有线性滤波和非线性滤波。均值滤波是最常用的一种线性滤波方法。由于线性滤波的通病是在降低噪声的同时也模糊了整个图像，特别是图像的边缘和细节。所以非线性的滤波方法应运而生。

由于非线性滤波具有抑制噪音和保存细节的双重功能，因此非线性滤波愈来愈受到人们的广泛重视和采用，特别是近年发展的基于R=机的小型图像系统中，非线性滤波已成为图像预处理的重要方法。

最初提出的非线性滤波器为中值滤波器。后来又发展了多种非线性滤波器。根据点估计理论，现有的非线性滤波方案大致可分为三类：S型滤波器基于顺序统计量的线性最小均方误差估计；"滤波器广义的最大似然估计；T型滤波器基于统计理论中的秩估计。这些滤波器各对某种特定的噪音具有最佳的滤波效果，是对中值滤波器的改进。中值滤波器为上述三类的极限情况，具有三者的共同特征。正因为如此，所以都要对窗口内各像素进行排序。它们的滤波速度都和中值滤波一样慢，这是它们的通病。

我们从均值滤波和中值滤波得到启示，提出一种全新的非线性滤波算法———阈值滤波算法。它能很好地克服均值滤波和中值滤波的弊端，即滤波效果好，速度快。

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