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图像噪声是指在数字图像中出现的随机、不希望的像素值变化。图像噪声通常由于影响图像质量的一些因素引起，例如图像传感器的噪声、光线条件不佳、图像压缩等。图像噪声会导致图像细节模糊、颜色失真、边缘模糊等问题，降低了图像的清晰度和可视化效果。

图像噪声可以分为两种主要类型：随机噪声和周期性噪声。

随机噪声是在图像中随机分布的噪声。常见的随机噪声类型包括高斯噪声和椒盐噪声。高斯噪声是一种符合高斯分布的随机信号，它在图像中呈现为灰度值的随机波动。椒盐噪声则是在图像中随机出现的明亮或暗淡的像素点，使得图像中的某些区域变得更明亮或更暗。随机噪声通常由于图像捕捉过程中的电子噪声、信号传输干扰等原因引起。

周期性噪声是在图像中具有明显周期性的噪声。这种噪声可能由于图像设备的机械或电子振动引起，如电源波动、摄像机快门的不稳定等。周期性噪声在图像中表现为周期性的条纹或明暗变化。

为了减少图像噪声的影响，可以采用一系列的图像处理技术。其中一种常用的方法是滤波器。滤波器可以应用于图像的频域或空域，以去除噪声并改善图像质量。常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。均值滤波器通过计算像素周围区域内像素值的平均值来进行图像平滑处理。中值滤波器则通过计算像素周围区域内像素值的中值来去除椒盐噪声。高斯滤波器通过加权平均图像中每个像素周围像素的灰度值，从而实现图像的模糊效果。

除了滤波器，还有其他一些图像处理方法可用于降噪。例如，使用图像增强算法，如小波变换、非局部 means 算法等，可以对受噪声影响的图像进行局部细节增强。还可以使用图像复原算法，如小二乘法和大后验概率估计等方法，通过分析噪声模型来还原图像中受影响的像素值。