去除高斯噪声的有效码源

资 源 简 介

去除高斯噪声的有效码源

详 情 说 明

去除高斯噪声是一项常见的信号与图像处理任务。高斯噪声通常由传感器缺陷或传输干扰引起，表现为随机分布的像素值波动。有效的去噪算法需要平衡噪声消除与细节保留。

经典的高斯去噪方法包括： 高斯滤波：通过卷积运算对图像进行平滑处理，核函数标准差决定模糊程度，适合轻度噪声。 双边滤波：结合空间距离和像素值相似性，能在平滑噪声的同时保护边缘信息。 非局部均值去噪（NLM）：利用图像中相似区域的加权平均，对复杂噪声效果显著。 小波变换：通过频域分解，对高频噪声系数进行阈值处理，适合保留纹理细节。

对于实时性要求高的场景，可优先选择快速滤波算法；若追求精度，则建议采用基于机器学习的方法（如卷积神经网络）。实际应用中需根据噪声强度调整参数，避免过度平滑导致图像失真。