### 图像去噪算法的分类
图像去噪算法可以根据其原理和技术实现方式分为多个类别。以下是主要的几类：
#### 传统方法
传统的图像去噪算法基于统计学、滤波理论以及优化技术，主要包括以下几种：
- **均值滤波**：通过对像素邻域内的灰度值取平均来平滑噪声[^1]。
- **中值滤波**：选取像素邻域中的中间值作为新像素值，适用于去除椒盐噪声。
- **高斯滤波**：利用高斯函数对图像进行卷积操作，适合于加性高斯白噪声的场景。
#### 变分方法
变分方法通过定义能量泛函并求解极小化问题来进行去噪。经典的例子包括：
- **ROF模型（Rudin-Osher-Fatemi Model）**：该模型假设真实图像具有稀疏梯度特性，因此可以通过总变差正则项约束来恢复干净图像[^2]。
#### 基于字典学习的方法
这类方法认为自然图像可以被表示成一组基向量的线性组合形式，并且大多数系数接近零（即稀疏）。具体步骤如下：
1. 提取图像的小块区域；
2. 构建过完备字典；
3. 使用K-SVD或其他算法训练字典；
4. 对测试数据应用稀疏编码完成重建。
#### 深度学习方法
近年来，随着神经网络的发展，深度学习逐渐成为主流方案之一。特别是卷积神经网络(CNN)，因其强大的特征提取能力而备受关注。典型的架构设计思路如下所示：
- 输入含噪图片进入网络前可能经历预处理阶段；
- 隐藏层逐步捕捉低级至高级语义信息的同时过滤掉随机扰动成分；
- 输出端生成清晰版本的目标对象[^3]。
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### 图像去噪算法的一般流程图描述
下面给出了一种通用化的图像去噪算法框架示意说明：
```plaintext
原始带噪图像 -> 数据准备/增强 -> 特征提取 ->
|-> (可选)降维映射 -> 噪声估计与分离 ->
清晰图像重构 <-|
```
其中每一步骤的具体实施细节依据所选用的技术路线有所差异。例如对于经典BM3D(Block-Matching and 3D Filtering)而言，则涉及Patch匹配聚类、协同Wiener滤波器施加等环节；而对于现代DL-based解决方案来说，更多依赖精心构建好的CNN结构及其参数调优过程。
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### 示例代码片段展示如何绘制简单流程图表
如果希望直观呈现上述逻辑关系，可以借助Python库matplotlib或者graphviz工具包轻松达成目标。这里提供一小段伪代码供参考：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import FancyArrowPatch, Rectangle
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
# 定义节点位置和标签
nodes = {
'Input': {'pos': (0.1, 0.9), 'label': 'Noisy Image'},
'Preprocess': {'pos': (0.3, 0.7), 'label': 'Data Preparation'},
'Feature Extraction': {'pos': (0.5, 0.5), 'label': 'Feature Extraction'},
'Noise Separation': {'pos': (0.7, 0.3), 'label': 'Noise Estimation & Removal'},
'Output': {'pos': (0.9, 0.1), 'label': 'Cleaned Image'}
}
for name, attr in nodes.items():
rect = Rectangle(attr['pos'], width=0.15, height=0.1,
edgecolor='black', facecolor='lightblue')
ax.add_patch(rect)
ax.text(attr['pos'][0]+0.075, attr['pos'][1]-0.05, attr['label'],
ha='center', va='center')
# 添加箭头连接各部分
arrows = [
('Input', 'Preprocess'),
('Preprocess', 'Feature Extraction'),
('Feature Extraction', 'Noise Separation'),
('Noise Separation', 'Output')
]
for src, dst in arrows:
arrow = FancyArrowPatch(
nodes[src]['pos'], nodes[dst]['pos'],
connectionstyle="arc3,rad=-0.2", color="k"
)
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