图像去噪（Image Denoising）是图像处理中的一个重要任务，旨在从带有噪声的图像中恢复出清晰的图像。噪声通常是由于图像采集、传输或存储过程中引入的不良影响而产生的。
以下是一些常见的图像去噪方法：
1.均值滤波器：基于邻域像素的平均值来平滑图像，可以有效减少高斯噪声等。
2.中值滤波器：用邻域像素的中值替代中心像素值，对于椒盐噪声等脉冲型噪声效果较好。
3.高斯滤波器：利用高斯核对图像进行模糊操作，可以去除高斯噪声，但可能会损失图像细节。
4.双边滤波器：结合了空间域和灰度域的相似性，能够在平滑图像的同时保留边缘信息。
5.小波去噪：将图像转换到小波域进行分解，通过阈值处理或重构得到去噪结果。
6.基于学习的方法：如基于非局部均值（NL-Means）的方法，利用图像中的相似块进行噪声估计和去噪处理。
7.深度学习方法：近年来，使用深度学习模型（如卷积神经网络）进行图像去噪已取得显著的成果。
选择适当的图像去噪方法取决于噪声类型、噪声强度以及对图像细节的要求。通常，需要根据实际情况进行实验和调整来找到最适合的方法。
在实践中，许多图像处理库和软件（如OpenCV、PyTorch等）提供了丰富的图像去噪算法和函数，可以直接应用于实际项目中。
Lnton 羚通是专注于音视频算法、算力、云平台的高科技人工智能企业。 公司基于视频分析技术、视频智能传输技术、远程监测技术以及智能语音融合技术等， 拥有多款可支持 ONVIF、RTSP、GB/T28181 等多协议、多路数的音视频智能分析服务器 / 云平台。
