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在图像处理中，去噪是一个重要的步骤，它可以提高图像质量并帮助我们更好地理解和分析图像。下面，我们将介绍一些基于MATLAB的图像去噪方法。 中值滤波中值滤...

在图像处理中，去噪是一个重要的步骤，它可以提高图像质量并帮助我们更好地理解和分析图像。下面，我们将介绍一些基于MATLAB的图像去噪方法。 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波技术，它对于去除椒盐噪声非常有效。中值滤波器将像素邻域内的值进行排序，然后选择中间的值作为输出。这种方法对于消除单个像素的异常值非常有效。 高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波技术，它通过将每个像素的值替换为其邻域内像素值的加权平均值来进行去噪。高斯滤波器对远离中心点的像素赋予较小的权重。这种方法对于去除高斯噪声（如相机噪声）非常有效。 Wiener滤波Wiener滤波器是一种最优估计器，它在最小化误差方差的同时，考虑了信号和噪声的功率谱。Wiener滤波器在噪声和信号功率谱已知的情况下表现最好。但是，在实际应用中，通常不知道噪声的功率谱，因此需要估计。这可以通过观察噪声的统计特性或使用其他去噪方法（如中值滤波或高斯滤波）来实现。 小波去噪小波去噪是基于小波变换理论的一种信号去噪方法。小波变换可以将信号分解成多个频率成分，然后将噪声频率成分和信号频率成分分离。通过去除噪声频率成分，可以实现对信号的去噪。小波去噪在处理图像时具有很好的效果，因为它可以同时处理时间和空间域。下面是一个使用MATLAB内置函数进行小波去噪的示例。