基于MATLAB的图像去噪算法性能研究文献综述

图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，其目的是从退化的图像中恢复出原始的、高质量的图像信息。

随着数字图像处理技术的快速发展，图像去噪在医学影像分析、遥感图像解译、视频监控等领域得到了广泛的应用。

本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义，以及常见的图像噪声模型，包括加性噪声和乘性噪声，并分析了高斯噪声、椒盐噪声等典型噪声的特点。

然后，重点阐述了基于MATLAB的图像去噪算法，包括空间域去噪算法、变换域去噪算法和基于深度学习的去噪算法。

其中，空间域去噪算法主要介绍了均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波、非局部均值滤波等算法；变换域去噪算法主要介绍了傅里叶变换、小波变换、Curvelet变换等算法；基于深度学习的去噪算法主要介绍了DnCNN、FFDNet等算法。

此外，本文还讨论了常用的图像去噪算法性能评价指标，包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、视觉信息保真度（VIF）和算法运行时间等。

最后，对全文进行了总结，并展望了图像去噪技术未来的发展趋势。

关键词：图像去噪；MATLAB；空间域；变换域；深度学习

随着数码相机、智能手机等图像采集设备的普及，图像数据呈爆炸式增长。

然而，由于图像采集、传输和存储过程中存在各种干扰因素，例如传感器热噪声、光线不足、传输误码等，导致采集到的图像往往含有不同程度的噪声，影响图像的视觉质量和后续处理。