在数字图像处理领域，图像去噪是一项基础且重要的技术。无论是拍摄时遇到的光线不足问题，还是传输过程中产生的噪声干扰，都会影响图像的质量。以下是一些常见的图像去噪方法：

✨均值滤波：通过计算像素周围邻域内所有像素值的平均值来替代原像素值，这种方法简单有效，但可能会模糊图像细节。

🌿中值滤波：用邻域内像素值的中值代替中心像素值，尤其适用于去除椒盐噪声，能较好地保留边缘信息。

🌸高斯滤波：利用高斯函数对图像进行平滑处理，能够减少高频噪声，同时保持图像的边缘和纹理特征。

💡小波变换：通过多分辨率分析将图像分解为不同频率成分，有针对性地去除噪声，适合复杂噪声环境。

🌟深度学习方法：近年来，基于卷积神经网络（CNN）的图像去噪算法表现优异，能够自动学习并去除多种类型的噪声。

选择合适的去噪方法需结合具体应用场景与需求，让每一张图片都能焕发光彩！📸🌈