依据《数字图像处理》课程内容，选择其中有关图像处理的一个知识点，在内容上加以适当拓展，对该知识点及其拓展内容做出较为详尽的说明。

选择知识点：图像去噪

图像去噪是数字图像处理中的重要技术之一，其目的是对于含有噪声的图像进行处理，以获得更加清晰的图像信息。噪声是由于图像采集、传输或者存储过程中引入的随机干扰，它会影响到图像的质量和可靠性。因此，去除噪声是数字图像处理的必要步骤之一。

常见的图像去噪方法包括：最小二乘法、中值滤波、高斯滤波、小波变换等。其中最小二乘法是基于统计模型的一种方法，通过最小化图像噪声分布函数的均方差，来实现去噪的效果。中值滤波是基于排序统计的一种方法，它可以有效去除椒盐噪声和斑点噪声，但对于高斯噪声等其他类型的噪声效果不太理想。高斯滤波则是基于卷积运算的一种方法，通过对图像进行高斯核卷积来实现去噪的效果，它能够有效地去除高斯噪声和胡椒盐噪声，但对于斑点噪声和脉冲噪声等效果欠佳。小波变换是一种基于频域的方法，它可以通过特定的小波变换函数将图像分解为多个频带，从而实现对不同频率上的噪声进行去除。

拓展内容：深度学习在图像去噪中的应用

近年来，随着深度学习的发展，越来越多的研究者开始将其应用于图像去噪领域。深度学习可以通过建立端到端的模型，来实现对图像的自动去噪，而不需要手动选择合适的滤波器或者变换函数。其中，基于卷积神经网络（CNN）的图像去噪方法是应用最为广泛的一种，其主要思路是通过训练一个深度卷积神经网络，来学习出图像噪声与干净图像之间的映射关系，并对输入的噪声图像进行去噪处理。

目前比较流行的深度学习图像去噪算法包括：DnCNN、RED等。DnCNN是一种基于残差学习的深度卷积神经网络，其主要思路是通过对残差块进行多次堆叠，来实现对图像噪声的去除。RED则是一种基于红外图像的深度学习去噪方法，其主要思路是通过对红外图像进行处理，来实现对其噪声的去除。

深度学习在图像去噪领域的应用，有效地提高了图像去噪的效果和准确性，使得图像去噪技术在更多领域得到了广泛应用。