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🔥 内容介绍
一、技术背景与核心目标
图像去噪是数字图像处理领域的基础任务，其核心目标是在保留图像细节信息（如边缘、纹理、轮廓）的前提下，有效抑制高斯噪声、椒盐噪声、脉冲噪声等各类干扰噪声，提升图像信噪比（SNR）与视觉质量，为后续图像分割、特征提取、目标识别等高级处理任务提供可靠数据基础。
传统单一去噪算法存在明显局限性：均值滤波虽能平滑高斯噪声，但易导致图像边缘模糊；中值滤波对椒盐噪声抑制效果显著，却难以应对混合噪声场景；单一小波阈值去噪（硬阈值 / 软阈值）在噪声抑制与细节保留的平衡上存在不足（硬阈值易产生伪吉布斯现象，软阈值易造成图像平滑过度）。为此，本文提出均值滤波 + 中值滤波 + 软硬阙值小波变换的融合去噪方案，通过多算法优势互补，实现复杂噪声环境下的高精度图像去噪。
二、核心算法原理与融合逻辑
1. 基础算法原理
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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