La presencia de fuertes ruidos e interferencias por vibraciones en las señales de vibración de fallos plantea desafíos para extraer características de fallos de los rodamientos de motores. Por lo tanto, procedimientos de prefiltrado apropiados pueden suprimir eficazmente el impacto de la interferencia de ruido y mejorar aún más las señales relacionadas con fallos. En este trabajo, se propone un filtro mejorado de Laplaciano de Gauss (ILoG) para realzar la señal relacionada con fallos. El enfoque ILoG propuesto emplea un indicador basado en Kurtosis mejorado conocido como Kurtosis Correlacionada (CK). El CK capitaliza la ciclostacionariedad de los impulsos relacionados con fallos y mitiga la naturaleza aleatoria del ruido impulsivo. Posteriormente, se sugiere una función objetivo, basada en estadísticas de CK, para actualizar iterativamente los coeficientes de LoG maximizando el valor de CK de la señal de salida. Por lo tanto, el filtro ILoG puede resaltar mejor los impulsos cíclicos de fallos asociados con fallos en los rodamientos. Además, el filtro ILoG es capaz de atenuar el ruido impulsivo, una característica que está ausente en el filtro LoG original. Los resultados de simulación y experimentales demuestran que el método ILoG propuesto proporciona una capacidad notable para mejorar eficazmente los componentes inducidos por fallos, mejorando así la precisión diagnóstica. En consecuencia, el filtro ILoG tiene un gran potencial para su aplicación en el diagnóstico de fallos en rodamientos de motores.