Las imágenes de profundidad suelen estar acompañadas de ruido inevitable e impredecible. Los algoritmos de eliminación de ruido de imágenes de profundidad intentan principalmente rellenar los datos faltantes y optimizar los bordes. En este documento, estudiamos en detalle el problema de filtrar de manera efectiva los datos de imágenes de profundidad bajo interferencia de ruido. El algoritmo de filtrado clásico tiende a difuminar la información de bordes y texturas, mientras que el operador integral fraccional puede retener más información de bordes y texturas. En este documento, se introduce el operador de eliminación de ruido integral fraccional de tipo Grünwald-Letnikov en el proceso de eliminación de ruido de imágenes de profundidad, y se estudia y mejora la plantilla de convolución de este operador para construir un modelo y algoritmo de eliminación de ruido integral fraccional para la eliminación de ruido de imágenes de profundidad. Las imágenes de profundidad del conjunto de datos de Redwood se utilizaron para agregar ruido, y la máscara construida por el operador de eliminación de ruido integral fraccional se utilizó para eliminar el ruido de las imágenes por convolución. Los resultados experimentales muestran que el orden de integración fraccional con el mejor efecto de eliminación de ruido fue -0.4