图像增强过程中,如何在去除噪声的同时尽可能保留图像边缘细节非常重要.提出了一种基于极值的自适应均值滤波算法,该算法根据图像中某点的灰度值是否为邻域灰度极值将全部像素分为可疑噪声与信号两类,然后对可疑噪声点采用包括四个一维窗口和一个二维窗口在内的不同方向的五个子窗口分别计算均值,按照各个子窗口的均方差大小,自动选择窗口进行滤波,明显降低了普通均值滤波算法造成的模糊程度,使被误判的边缘像素点得到最大限度的保护.实验证明,该算法能在去除噪声的同时较好地保留边缘等细节信息,降低了图像处理后的模糊化程度,优于经典的邻域平均算法.