数字图像作为人们生活中不可或缺的信息来源，对数字图像的质量的要求也随之提高，在不同领域也体现了图像信息准确的重要性，比如医学图像，汽车牌照，航拍图片等各方面。图像在生成，传输，终端提取过程中，由于设备的不完善，往往导致图像容易被不同类型的噪声污染，很大程度上影响了人们对图像信息的提取，因此在利用图像之前对图像噪声的滤除就是一个很重要的环节。本文重点分析了脉冲噪声去除与高斯噪声去除的优缺点，从而结合两者的优点提出一种新型基于非局部的群算法在去除两者混合型噪声中的研究应用，即改进型的非局部均值滤波Q-NLM算法。针对传统非局部均值算法不适应脉冲噪声去噪的问题，提出了像素离群度Q的概念，像素离群度Q值用于判断原像素与脉冲噪声的相似度，依据像素离群度Q值划分像素区域，调整不同区域阈值且引入中值滤波去除脉冲噪声点，进一步降低图片中混合噪声对滤波的影响。仿真实验结果显示，这种结合离群度与非局部均值算法在去除混合噪声的情况下，能较好提高图像信噪比，有效保留图像细节。