图像去噪是处理图像中各种噪声问题的关键技术。本文主要回顾了图像去噪领域的重要工作，并对不同的去噪方法进行了分类和比较。噪声类型包括加性高斯白噪声（AWGN）、脉冲噪声、量化噪声、泊松噪声和散斑噪声。这些噪声广泛存在于图像采集、传输和存储过程中。本文将去噪算法分为多个类别，包括空间域滤波、变换域阈值、随机场、统计模型、各向异性扩散方法、字典学习方法和混合方法。
空间域滤波是去噪算法的基础，常见的有局部滤波器（如高斯滤波器、最小均值滤波器、双边滤波器、韦纳滤波器、苏珊滤波器、各向异性扩散滤波器、秩滤波器、转向核回归（SKR）等），以及非局部滤波器（如NLM滤波器）。其中，各向异性扩散滤波器（ADF）能够保留图像边缘，同时在均匀区域或强度变化较小的区域进行扩散。双边滤波器同时考虑了灰度相似度和空间距离相似度，有效地滤除了噪声并保留了图像的边界和锐利边缘。快速双边滤波器是双边滤波器的改进版本，具有更快的计算速度。
非局部滤波器如NLM滤波器利用图像的相似特征进行去噪，基于形态学的滤波器则通过构造开闭滤波器权值的加权高斯输出，实现自适应图像去噪，同时保留边缘，无需预先知道噪声大小。
变换域滤波方法，如傅里叶变换、快速傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换和曲波变换等，广泛应用于图像去噪和减损压缩。离散小波变换（DWT）具有能量压缩特性，能有效去除噪声并保留图像的边缘特征和细节。
阈值方法，如硬阈值和软阈值，是基于小波变换的图像去噪方法的重要组成部分。现有阈值方法分为非自适应通用阈值、子波段自适应阈值和空间自适应阈值。这些方法在图像视觉外观和边缘信息保留方面具有优势。
随机场方法和隐马尔可夫模型（HMM）在图像去噪、分类和分割中表现出良好性能。这些方法利用像素间的相关性进行全局表示，通过定义最大先验概率来估计干净和清晰的图像。HMM能够处理边缘和特征之间的尺度间相关性，通过在频域引入信号作为异常值，扩展了拒绝偏差的视野。
混合去噪技术结合了空间域双边滤波、小波收缩和短时傅里叶变换，以及PID渐进图像去噪等方法，能够在保留边缘的同时保留低对比度的细节。此外，改进后的各向异性扩散（ID）和Perona-Malik（PM）模型综合方法在抑制均匀区域噪声的同时，保留了精细的细节和纹理，减轻了楼梯效应。
稀疏表示和字典学习方法，如K-SVD、EPLL、K-LLD、LSSC、PLOW、Trained Filters、SKR filters、CSR、LARKs等，提供了图像去噪的新视角，通过学习有效的字典实现图像的稀疏表示。这些方法在处理图像中的噪声、恢复图像的细节和纹理方面具有独特优势。
综上所述，图像去噪领域涉及多种方法和技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。随着计算机视觉和机器学习技术的发展，未来图像去噪技术将更加智能化、高效化，更好地服务于各种图像处理任务。
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