摘要
数字图像在获取、传输和处理过程中，由于受到成像设备、环境干扰等因素的影响，不可避免地会引入噪声，降低图像质量，影响后续分析和应用。
数字图像消噪技术作为图像处理领域的关键技术之一，旨在有效地抑制或去除图像中的噪声，恢复图像的原始信息，一直是学术界和工业界研究的热点和难点。
本文首先介绍了数字图像消噪的研究背景和意义，阐述了图像噪声的类型、模型和评价指标等基本概念。
其次，对传统图像消噪算法、基于变换域的图像消噪技术以及基于深度学习的图像消噪技术进行了详细的综述，分析了各种方法的优缺点和适用场景。
最后，对数字图像消噪技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像；图像消噪；噪声模型；深度学习；图像处理
##1.1图像噪声
图像噪声是指在图像获取、传输和处理过程中，由于各种因素干扰而叠加在图像信号上的随机信号，表现为图像中随机分布的像素灰度值的突变或异常。
##1.2噪声类型
常见的图像噪声类型包括：
高斯噪声:服从高斯分布，是最常见的噪声类型，通常由电子器件的热噪声引起。
椒盐噪声:以黑白点形式随机分布在图像中，通常由图像传输和压缩过程中产生的错误位引起。
泊松噪声:与信号强度相关，常见于低照度图像。
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