Es esencial restaurar imágenes digitales corruptas por ruido para hacerlas más útiles. Muchos enfoques han sido propuestos para restaurar imágenes afectadas por ruido de impulso de valor fijo, pero aún no funcionan bien con alta densidad de ruido. Este artículo presenta un nuevo método para mejorar la detección y eliminación de ruido de impulso de valor fijo de imágenes digitales. El método propuesto consta de dos etapas. La primera etapa es la etapa de detección de ruido, donde se calculan los valores de diferencia entre los píxeles y sus píxeles circundantes para decidir si son píxeles ruidosos o no. La segunda etapa es la etapa de eliminación de ruido de la imagen. En esta etapa, el valor de intensidad original de los píxeles ruidosos se estima utilizando solo sus píxeles vecinos de primer y segundo orden. Estos órdenes vecinos se basan en la distancia euclidiana entre el píxel ruidoso y sus píxeles vecinos. El método propuesto fue evaluado comparándolo con algunos de los métodos recientes utilizando 50 imágenes a 18 densidades de ruido. Los resultados experimentales confirman que el método propuesto supera a los filtros existentes, destacando en la capacidad de eliminación de ruido con preservación de la estructura y la información de bordes.