摘要
图像去噪作为低层次视觉任务中的关键问题，旨在从被噪声污染的图像中恢复出原始的清晰图像。
近年来，基于分块分类的图像去噪方法因其能够自适应地处理不同图像块的噪声特性而备受关注。
本文首先阐述了图像去噪的研究背景和意义，并介绍了常见的图像噪声模型和图像质量评价指标。
然后，对现有的图像去噪算法进行了分类和概述，并重点分析了基于分块分类的图像去噪方法的研究现状，包括图像分块策略、图像块特征提取方法、图像块分类算法以及自适应去噪方法等方面的研究进展。
此外，本文还对不同研究方法的优缺点进行了比较和分析，并探讨了未来可能的研究方向。
关键词：图像去噪；分块分类；特征提取；噪声模型；图像质量评价
#1.1研究背景及意义
图像作为信息的重要载体，在信息时代发挥着至关重要的作用。
然而，在图像采集、传输和存储过程中，由于各种因素的影响，如传感器热噪声、光线不足、传输信道干扰等，图像不可避免地会受到噪声的污染，导致图像质量下降，影响后续图像处理和分析。
图像去噪作为图像预处理的关键步骤，旨在从被噪声污染的图像中尽可能地去除噪声，恢复图像的原始信息，提高图像质量，具有重要的现实意义。
图像去噪广泛应用于医学影像处理、遥感图像分析、视频监控、计算机视觉等领域。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
