图像去噪方法解析🔍

随着科技的发展，图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，其中图像去噪是提升图像质量的关键步骤之一。📸

在众多的图像去噪方法中，小波变换因其多分辨率分析特性而受到青睐，它能够有效分离噪声与信号，保留图像边缘细节。📚

另一种常见的方法是基于偏微分方程(PDE)的去噪模型，如Rudin-Osher-Fatemi (ROF) 模型，它通过最小化图像梯度来平滑图像，同时保持图像边缘的锐利度。📐

近年来，深度学习技术在图像处理领域的应用也日益增多，卷积神经网络(CNN)以其强大的特征提取能力，在图像去噪任务中表现出色。🧠

每种方法都有其适用场景和局限性，选择合适的去噪算法需要根据具体的应用需求和图像特点来决定。🎯

总而言之，图像去噪是一个复杂但充满挑战的研究领域，未来还有很大的发展空间。🚀

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