图像去噪声
1、图像去噪也是图像复原
2、对象：狭义的图像复原主要针对受到的确定性（determinisitic）劣化、去噪针对的是非确定性的统计噪声：
例如古画受到岁月侵蚀属前者,古画生了虫子出现霉点属后者；
拍照片时手抖了属于前者,显影药水脏了使得出来的照片显示出很多的颗粒噪点,属后者.
3、模型和处理方法不同
狭义的图像复原需要找出劣化系统的函数（点扩展函数）,然后做整体处理,如去卷积,非常复杂,而去噪一般只需要了解噪声的统计分布,点处理也能解决问题.
4、评价函数不同
狭义的图像复原的评价函数是相似度,去噪主要是信噪比.
图像去噪方法有哪些
减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像变换域中完成。
图像空间域去噪方法很多，如：线性滤波法、中值滤波法、维纳滤波法等。
图像变换域去噪方法有：傅里叶变换和小波变换等
图像复原与图像去噪有什么区别？
1、图像去噪也是图像复原
2、对象：狭义的图像复原主要针对受到的确定性（determinisitic）劣化、去噪针对的是非确定性的统计噪声：
例如古画受到岁月侵蚀属前者，古画生了虫子出现霉点属后者；
拍照片时手抖了属于前者，显影药水脏了使得出来的照片显示出很多的颗粒噪点，属后者。
3、模型和处理方法不同
狭义的图像复原需要找出劣化系统的函数（点扩展函数），然后做整体处理，如去卷积，非常复杂，而去噪一般只需要了解噪声的统计分布，点处理也能解决问题。
4、评价函数不同
狭义的图像复原的评价函数是相似度，去噪主要是信噪比。
图像去噪，图像增强，图像锐化是什么意思
简单来说 去噪就是去除噪点，也就是图像表面的小颗粒
图像增强，是色彩图形的强化
图像锐化，是图像线条的强化
关于图像去噪和图像去噪方法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。