图像去噪方法研究进展与边缘计算

近年来，随着图像处理技术的不断发展，图像去噪一直是一个重要的研究方向。图像去噪的目标是从受到噪声污染的图像中恢复出更清晰、更真实的图像。边缘计算作为一种新兴的计算模式，将计算任务从云端转移到本地设备，为图像去噪提供了更多的可能性和应用场景。本文将介绍图像去噪方法的研究进展，并结合边缘计算，探讨其在图像去噪领域的应用。

1. 经典图像去噪方法
   经典的图像去噪方法主要包括基于滤波器的方法和基于统计建模的方法。滤波器方法通过设计合适的滤波器来抑制图像中的噪声。常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。统计建模方法则通过对噪声和信号的统计特性进行建模，通过最大似然估计等方法来恢复出清晰的图像。

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('noisy_image.jpg')

# 均值滤波
denoised_image = cv2