概述
噪声对图像处理的影响很大，它影响图像处理的输入、采集和处理等各个环节以及输出结果。因此，在进行其它的图像处理前，需要对图像进行去噪处理。
从统计学的观点来看，凡是统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声，而统计特征随时间变化的噪声称为非平稳噪声。幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的，称为椒盐噪声；如果噪声的幅值是随机的，根据幅值大小的分布，有高斯型和瑞利型两种，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。
椒盐噪声：出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。
高斯噪声：出现位置是固定的（每一点），但噪声的幅值是随机的。
常见的去噪处理有均值滤波，中值滤波，灰度最小方差均值滤波，K近邻平滑滤波，对称近邻均值滤波，西戈玛平滑滤波等。
均值滤波
均值滤波器可以归为低通滤波器，是一种线性滤波器，其输出为邻域模板内的像素的简单平均值，主要用于图像的模糊和降噪。
均值滤波器的概念非常的直观，使用滤波器窗口内的像素的平均灰度值代替图像中的像素值，这样的结果就是降低图像中的“尖锐”变化。这就造成，均值滤波器可以降低噪声的同时，也会模糊图像的边缘。均值滤波器的处理结果是过滤掉图像中的“不相关”细节，其中“不相关”细节指的是：与滤波器模板尺寸相比较小的像素区域。
权系数矩阵模板
优点： 算法简单，计算速度快；
缺点： 它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。
中值滤波
中值滤波也是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。中值滤波是跟均值滤波唯一不同是，不是用均值来替换中心每个像素，而是将周围像素和中心像素排序以后，取中值。
中值滤波的设计思想：因为噪声的出现（如椒盐噪声），使改点的像素比周围的像素亮（暗）许多，那么对像素点周围的像素进行由小到大的排列后，最明或最暗的像素一定是排在两边。取排在中间位置上像素值的灰度值替换待处理像素值，就可以达到去除噪声的目的。
左边是添加概率为0.2的椒盐噪声，右边是原图。下面是使用常规的中值滤波和自适应中值滤波器后的处理结果
高斯滤波
高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小。所以，高斯滤波器相比于均值滤波器对图像个模糊程度较小。
模拟人眼，关注中心区域，有效去除高斯噪声。
权系数矩阵模板
