提出了一种新颖的滤波器，用于图像的边缘保留分解。 它与以前的过滤器的本地自适应特性不同。 过滤后的图像在任何地方都包含局部均值，并保留局部显着边缘。 我们的过滤结果与其他三种方法的结果进行了比较。 还对过滤器的行为进行了详细分析。 提出了使用该滤波器进行多尺度分解的方法，以处理具有三个细节层和一个基础层的高动态范围图像。 使用滤波器的多尺度分解可满足以下三个假设：1）基本层在各处保留局部均值； 2）每个刻度的显着边缘在局部窗口中是相对较大的梯度； 3）所有非零梯度信息都属于细节层。 还提出了一种