Citra digital memiliki peran penting dalam penyampaian informasi visual, namun kualitasnya sering menurun akibat gangguan berupa noise. Penelitian ini membahas tiga jenis noise utama, yaitu salt and pepper, gaussian, dan speckle, yang direduksi menggunakan tiga metode filter, yaitu median, gaussian, dan bilateral. Pengujian dilakukan dengan menerapkan setiap filter terhadap citra uji yang terkontaminasi berbagai jenis noise untuk mengevaluasi performa berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE) dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Hasil menunjukkan bahwa filter median secara konsisten memberikan performa terbaik pada ketiga jenis noise, dengan nilai MSE terendah sebesar 7,007 dan PSNR tertinggi 39,675 dB pada noise salt and pepper, MSE 72,046 dan PSNR 29,554 dB pada noise gaussian, serta MSE 60,917 dan PSNR 30,283 dB pada noise speckle. Sementara itu, filter gaussian dan bilateral menghasilkan nilai yang relatif dekat, namun tidak melampaui performa filter median. Kombinasi beberapa filter juga tidak selalu meningkatkan kualitas citra secara signifikan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa filter median merupakan metode reduksi noise paling efektif secara umum dalam mempertahankan kualitas citra digital terhadap berbagai jenis noise.