随着数字图像处理技术的迅速发展，图像去噪技术成为了研究的热点之一🔍。图像在采集和传输过程中，由于各种原因可能会受到噪声干扰，这不仅影响了图像的美观度，也对图像分析和识别造成了困扰。因此，有效的图像去噪技术显得尤为重要🌟。
图像去噪技术主要可以分为两大类：滤波方法和基于模型的方法📚。滤波方法通过平滑图像来减少噪声，常见的有均值滤波、中值滤波等；而基于模型的方法则尝试从数学模型的角度出发，恢复出原始无噪声图像，例如小波变换、压缩感知等。每种方法都有其适用场景和局限性，选择合适的技术方案对于实现高质量的图像去噪至关重要💡。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像去噪算法逐渐崭露头角，在去除噪声的同时还能较好地保留图像细节，为图像去噪领域带来了新的活力🌱。
总之，图像去噪技术是当前图像处理领域的研究重点，未来将会有更多创新性的技术和方法出现，以应对更加复杂多样的图像去噪挑战🚀。