摘要

噪声是图像中不希望存在的成分，可能在传输或捕获过程中导致图像质量下降。从图像中去除噪声仍然是一个具有挑战性的任务。数字图像处理是数字信号处理的一个组成部分。在图像处理中，可以应用多种算法对图像或输入数据集进行处理，以获得重要的结果。在图像处理研究中，去除噪声后再进行进一步分析是至关重要的。去噪后的图像提高了清晰度，有助于医学成像、卫星遥感和雷达应用中的更好解释和分析。尽管存在许多算法，但每种算法都有其自身的假设、优势和局限性。本文旨在评估不同滤波技术对含有八种类型噪声的图像的有效性。文章评估了维纳滤波（Wiener）、中值滤波（Median）、高斯滤波（Gaussian）、均值滤波（Mean）、低通滤波（Low pass）、高通滤波（High pass）、拉普拉斯滤波（Laplacian）和双边滤波（Bilateral filtering）等方法，并使用峰值信噪比作为性能指标。通过将各种滤波器应用于不同类型的噪声，展示了不同滤波器对噪声模型的影响。此外，该研究还帮助我们根据具体情况确定最适合某种噪声模型的滤波策略。