import cv2
# 加载图像
image = cv2.imread('noisy_image.jpg')
# 均值滤波
denoised_image = cv2.blur(image, 

图像 去 噪 复原 方法 研究 是数字 图像 处理领域重要的 研究 方向之一。随着数字摄像技术的不断发展， 图像 去 噪 复原技术的需求也越来越高。 图像 噪 声是由于相机感光元件、传感器或传输过程中引入的一些随机变化而导致的。这些 噪 声会影响图片质量，降低 图像 对于目标的识别与检测能力。因此，在数字 图像 处理中， 图像 去 噪 复原技术的 研究 具有重要意义。 图像 去 噪 复原 方法 主要分为基于传统数学 方法 和基于深度学习 方法 。基于传统数学 方法 常用的技术包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波、小波变换、边缘保持滤波等。这些 方法 可以很好地处理一些简单的 噪 声，但是在处理复杂 噪 声、快速变化、多级嵌套等情况下，效果并不理想。 近年来，基于深度学习的 图像 去 噪 复原算法不断发展并广泛应用。这种 方法 将人工神经网络引入到 图像 处理中，利用其强大的数据逼近和泛化能力，通过训练集的大量 图像 数据建立的模型获得比传统 方法 更好的效果。其中，卷积神经网络在 图像 去 噪 复原方面表现出色，不仅能够处理各种 噪 声，而且效果稳定并且依靠大样本的学习保证精度。 总之， 图像 去 噪 复原 方法 是数字 图像 处理中的热门 研究 方向，无论是传统的数学模型还是基于深度学习的模型，都各有优劣，可以根据实际应用需求进行选择。随着技术的不断迭代和更新，未来 图像 去 噪 复原技术还将不断发展进步。