图像噪声严重降低图像质量，影响后续应用；对图像进行去噪和增强可改善图像的质量使之更满足实际应用需求，具有较高的研究和应用价值。本文主要研究了一种新的基于结构张量的自适应滤波图像去噪与增强方法。该方法分析图像结构信息，以梯度外积法和正交滤波法获取结构张量。在此基础上，针对图像的局部区域结构特点，设计了由高、低通基础滤波器组逐像素点动态加权组成的自适应滤波器。其自适应性具体表现为：在平坦区域或结构不明显区域，滤波器呈低通特性，确保充分抑制噪声；在结构明显区域，随着结构的增强，滤波器高通成分增多，特别在边缘轮廓对应的频域方向，高通滤波成分凸显，确保应有的边缘轮廓信息不予缺失等方面。本文中的自适应滤波算法基于Matlab实现，同时通过一种简单的等价变换方式，有效简化了运算，提高了滤波速度，在合成图像、遥感SAR图像和超声医学影像上进行了仿真实验，取得了理想的效果，进一步验证了本文方法的可行性、正确性。