随着数字图像技术的迅速发展，图像处理在多个领域中扮演着重要角色。然而，在图像采集和传输过程中，噪声的引入成为不可避免的问题。噪声不仅会影响图像的美观度，还会对后续的图像分析与理解造成干扰。因此，图像降噪技术成为了研究的热点。

图像降噪方法主要包括基于频域的方法和基于空域的方法。基于频域的方法通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，从而在频率域上对噪声进行抑制或去除。而基于空域的方法则直接在像素级上对图像进行处理，如中值滤波器、均值滤波器等。近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像降噪方法也逐渐崭露头角，它们能够自动学习图像特征并实现更高质量的降噪效果。

图像去噪是图像预处理中的重要环节，良好的去噪效果不仅可以提高图像质量，还能为后续的图像分析提供更加准确的数据支持。选择合适的图像降噪方法对于提升图像处理系统的性能至关重要。