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脉冲噪声（Impulse Noise）是指在图像中突然出现的亮点或暗点，类似于一系列的脉冲信号。这种噪声通常由传感器故障、电磁干扰或传输错误等因素引起。脉冲噪声会严重破坏图像的细节信息，降低图像的质量和清晰度。

椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）是指图像中随机分布的亮点和暗点，与脉冲噪声不同的是，椒盐噪声可能同时存在亮点和暗点。这种噪声通常由传感器故障、信号传输中的错误或数据存储过程中的错误引起。椒盐噪声会导致图像失真、边缘模糊和细节丢失。

针对脉冲噪声和椒盐噪声，有几种常见的去噪方法可供选择。下面是其中的一些方法：

1、 中值滤波（Median Filtering）：中值滤波器是一种常用的去除脉冲噪声和椒盐噪声的方法。它通过将每个像素点周围邻域内的像素值进行排序，并将中间值作为该像素点的新值，从而消除异常值。

2、 均值滤波（Mean Filtering）：均值滤波器是一种基本的平滑滤波方法。它通过计算像素点周围邻域内像素值的平均值，然后将该平均值作为该像素点的新值。均值滤波适用于轻度的噪声，但对于较强的噪声可能效果不佳。

3、 自适应中值滤波（Adaptive Median Filtering）：自适应中值滤波器结合了中值滤波和均值滤波的优点。它根据像素点周围邻域内像素值的统计特性来选择滤波器的尺寸和滤波参数，从而对不同类型的噪声有更好的适应性。

当然，以上只是一些常见的去噪方法，实际应用中还可以根据具体情况选择其他更适合的方法。根据噪声的特点，还可以使用图像增强算法来改善受损图像的质量。