图像去噪算法综述：空间域与频域方法对比

图像去噪算法是数字图像处理中的关键技术，本文档提供了一个全面的概述，涵盖了图像处理方法的基本概念和发展历程。首先，文章介绍了图像去噪的两个主要处理域：空间域和频域。 空间域处理主要指线性滤波算法和非线性滤波算法。线性滤波如均值滤波器、高斯滤波器等，虽然理论成熟且易于实现，但它们依赖于噪声的先验统计知识，对边缘细节保护不够，并可能损失部分高频信息。非线性滤波如Perona-Malik偏微分方程和Weickert的各向异性扩散方程，由于考虑了视觉感知和自适应性，能更好地保持图像边缘，提升分辨率，广泛用于医学和遥感图像处理。 频域处理则利用傅立叶变换和小波分析，如Gabor变换和小波多尺度分析，这些方法提供了更好的频率响应，能够在时频域内精细地分析信号，尤其在去噪方面展现出优势。小波分析因其独特的时频分辨能力，逐渐取代了传统的频域分析。 在评价方法方面，文档并未详述具体指标，但可能会涉及PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性指数）等常用评价图像质量的方法，以及客观和主观评价的结合。 噪声分类方面，文档提到了常见的概率分布分类，如高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声和均匀噪声，以及按照噪声对图像信号污染方式的分类，如加性噪声（如白噪声）、脉冲噪声（如椒盐噪声）和乘性噪声。 对于已知滤波算法的优缺点，文章列举了均值滤波器为例，其优点是操作简单，能有效平滑图像，但缺点是过度平滑可能导致细节丢失；其他滤波器如中值滤波、Wiener滤波等，各有其适用场景和局限性。 这份文档为学习图像处理的学生提供了一个关于图像去噪算法的基础框架，帮助他们理解算法背后的原理、优缺点以及噪声处理的不同策略。