一、

精辟。 图像在采集、传输或存储过程中易受噪声干扰，导致质量下降。噪声类型多样，包括高斯噪声、椒盐噪声及周期性噪声。降噪的核心目标是在去除噪声的一边保留图像细节，避免过度平滑导致边缘模糊。Matlab凭借丰富的图像处理工具箱和深度学习框架，成为实现降噪算法的理想平台。

二、 经典线性滤波方法

1. 均值滤波

不妨... 原理：tong过高斯函数分配邻域像素权重，中心像素权重高，边缘像素权重低。Matlab代码实现如下：

% 生成含高斯噪声的图像
    I = imread;

I_noisy = imnoise;

% 均值滤波
    h = fspecial; % 3x3均值滤波器
    I_denoised = imfilter;

适用场景：快速处理高斯噪声，但对椒盐噪声效果差，搞起来。。

2. 中值滤波

胡诌。 原理：取邻域内像素的中值替换中心像素，有效抑制椒盐噪声。Matlab代码实现如下：

% 生成含椒盐噪声的图像
    I_saltpepper = imnoise;

% 中值滤波
    I_denoised_med = medfilt2; % 3x3中值滤波

优势：保留边缘Neng力强，计算复杂度低。

3. 高斯滤波

原理：tong过计算邻域内像素的平均值替换中心像素，实现噪声抑制。 优化一下。 适用于高斯噪声，但易模糊边缘。Matlab代码实现如下：

% 使用imnlm函数
    I_denoised_nlm = imnlmfilt;

参数调优：DegreeOfSmoothing控制平滑强度， 我算是看透了。 值越大去噪越强但可Neng丢失细节。

4. 维纳滤波

原理：假设图像和噪声为平稳随机过程，tong过Zui小化均方误差恢复原始图像。Matlab代码实现如下：

% 生成高斯滤波器
    h_gauss = fspecial; % 5x5， 标准差1
    I_denoised_gauss = imfilter;

我开心到飞起。 参数选择：滤波器大小和标准差影响平滑效果，σ越大，平滑越强。

三、 前沿深度学习算法

1. 非局部均值

求锤得锤。 原理：利用图像中相似块的加权平均去噪，保留geng多纹理细节。Matlab代码实现如下：

% 加载预训练模型
    net = load; % 假设Yi训练好

% 预测去噪图像
    I_denoised_dl = predict);

训练建议：使用公开数据集训练自编码器，或微调预训练模型，你没事吧？。

2. 小波变换

闹乌龙。 原理：将图像分解为不同频率子带，对高频噪声子带进行阈值处理。Matlab代码实现如下：

% 小波去噪
     = dwt2; % Haar小波分解
    threshold = 0.1 * max)); % 阈值计算
    cH_thresh = wthresh; % 软阈值处理
    cV_thresh = wthresh;
    cD_thresh = wthresh;
    % 重构图像
    I_denoised_wavelet = idwt2;

优势：适应非平稳噪声，计算效率高。

本文系统梳理了7种主流图像降噪方法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、维纳滤波、非局部均值、小波变换及深度学习算法。tong过原理剖析、 代码实现与效果对比，为开发者提供从经典到前沿的完整技术方案，并针对不同噪声类型给出方法选择建议。未来yin为深度学习模型的轻量化和硬件加速，实时高精度去噪将成为可Neng。建议读者结合Matlab的并行计算工具箱进一步优化性Neng。