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图像去噪声

图像去噪声是建立在数学模型基础上的，目前常用的数学模型有两种，即加性噪声模型和乘性噪声模型。加性噪声模型是把观测图像看成是由清晰图像加上噪声得到的；乘性噪声模型把观测图像看成由清晰图像乘以噪声得到的。其中，****常用的模型是加性噪声模型。

无论是哪种数学模型，其原理基本相同，即假设清晰图像和噪声具有一定的先验条件，其中噪声的先验模型较为简单，一般被认为是高斯白噪声或是满足特定形式分布的随机噪声，个别情况下考虑特殊的噪声。与噪声的先验模型相比，图像模糊处理系统价格，清晰图像的先验模型则相对复杂。随着人们对图像去噪声的深入研究，目前人们已经建立了多种噪声模型和清晰图像模型。而模糊图像去噪声的算法实际上就是不同的噪声模型和清晰图像模型相组合，加上不同的求解方法，图像模糊处理系统功能，就构成了形形色1色的去噪声算法。由于噪声模型和清晰图像模型数量多，因此去噪声算法也有很多算法，但是目前常用的算法有滤波技术、小波域算法、空间域算法、基于训练的算法、时空结合的算法

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能大限度还原图像画质，挖掘出图像中有用的信息。支持色阶调整、图像去雾、明暗*、偏*像去噪、畸形矫正、模糊*、去除瑕疵的单帧图像处理；。