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结构保持的图像去噪方法研究的综述报告
图像去噪一直是数字图像处理领域的一个重要问题，其目的是使图像变得更清晰，更易于理解和分析。随着数字图像技术的不断发展与普及，图像去噪的研究也越来越受到重视。针对传统的基于小波变换、滤波等方法有着固有的局限性，新型的基于结构保持的图像去噪方法逐渐成为研究热点。
结构保持的图像去噪方法可以被简单地描述为：去除图像中的噪声，同时确保尽可能多的结构信息得以保留。其核心思想是保留更多的图像边缘和明暗变化信息，并通过梯度信息来控制去噪程度。因此，结构保持的图像去噪方法能够在去除噪声的同时，保持图像的结构特征、纹理信息和细节信息。
下面对几种常见的结构保持的图像去噪方法进行了综述。
1.NL-Means算法
NL-Means算法最早由A.Buades、B.Coll和J.-M.Morel提出，其核心是对图像的每一个像素点周围的像素点进行非局部加权平均，从而实现去噪。其权重由两个因素决定：相似性和距离。在这里，相似性是通过计算像素点之间的相似度来评估的，而距离则是通过计算像素点之间的欧氏距离来评估的。其优点是去噪效果较好，对不同类型的噪声都有良好的适应性。
2.BM3D算法
BM3D算法是一个基于块匹配的图像去噪方法，由K.Dabov、A.Foi、V.Katkovnik和K.Egiazarian提出。该算法首先将图像分成许多相同大小的块，然后对每个块进行二维小波变换。通过计算块之间的相似度，将相似的块分为一组，并对其进行3D变换。在3D域中，块之间相似的部分中的噪声被视为噪声本身，并通过去除这部分来消除噪声。该算法可在去除高斯噪声、泊松噪声和混合噪声等多种噪声类型时发挥良好的效果。
3.TNRD算法
该算法由K.Zhang、W.Zuo、S.Gu和L.Zhang提出，是一种基于深度学习的图像去噪方法。该算法使用残差学习和嵌套循环结构进行非线性去噪。在这里，通过使用多层神经网络来学习去除噪声和保留图像结构之间的平衡，以从有噪图像中重建清晰图像。该算法在去除各种类型的噪声时都能获得出色的结果。
总的来说，结构保持的图像去噪方法在去除噪声的同时，能够保留图像的细节信息和结构特征。采用这种方法处理图像时，需要对不同的图像数据进行合理的选择和处理，以满足不同噪声场景的需求，并对算法进行适当调整和优化，以获得更好的处理效果。