在处理微光图像的时候，我们输入的是低质量图像（含噪），输出的是改善质量后的图像。这个的处理过程,我们一般认为噪声是有害的,因为使信号淹没在噪声里,人眼无法分辨出有用的信号，所以，总是希望输出信号中不含有噪声。在对微光图像进行处理时,我们把抑制噪声和减少噪声作为图像处理的主要目的。59624

根据微光图像有明显噪声的特点，以及噪声的频谱分布规律和统计特征，人们开发了多种多样的去噪方法，基本的去噪方法有均值滤波算法，中值滤波算法，高斯滤波算法，低通滤波算法等。随着科技信息的发展，通过研究人员的不懈努力，提出了一些新颖的去噪方法，如自适应中值滤波算法、混合滤波算法、小波阈值算法等。在实际应用中这几种方法都取得了一定的效果，针对不同的噪声有不同的抑制效果，但同时又均存在不足之处。

我国是从上个世纪开始进行微光图像处理技术的研究工作, 技术研究起步较晚，但在学习国外技术的基础上迅速发展。人们对微光图像去噪算法进行了广泛的研究。在去噪算法中，有的去噪效果比较好，但却丢失了图像边缘的信息；或者着重检测图像边缘信息，保留图像细节，而噪声抑制效果却不好，如何在抑制噪声和保留细节上找到一个比较好的平衡点，成为近年来研究的重点。

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