Un nouvel algorithme de débruitage d'images est donné. Le filtre proposé est basé sur la moyenne pondérée des observations dans un voisinage, avec des poids en fonction de la similitude des patchs associés. Contrairement au filtre de moyenne non locale, nous proposons de choisir les poids en minimisant une majoration exacte de l'erreur quadratique moyenne. Cette approche permet de définir des poids optimaux qui dependent de la fonction inconnue. En estimant ces poids optimaux à partir de l'image bruitée, nous obtenons le filtre adaptatif. Sous certaines conditions de régularité de l'image cible, nous montrons que l'estimateur obtenu converge à une vitesse optimale. L'algorithme proposé s'adapte automatiquement à la bande passante du noyau de lissage.