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图像去噪与增强技术是数字图像处理领域中的两个重要方面，它们分别关注消除图像中的噪声和改善图像的质量。
图像去噪技术的主要目的是从受噪声干扰的图像中去除不必要的随机信号，以恢复图像的真实内容。这对于图像的进一步分析和理解至关重要。去噪技术包括以下几种方法：

1. 空间域滤波：这种方法通过扫描图像的每个像素，并根据周围的像素值进行处理，以减少噪声。常用的滤波器有均值滤波、中值滤波等。
2. 频域滤波：在频域去噪中，噪声和图像信号被视作不同的频率成分。通过傅里叶变换，可以将图像从空间域转换到频域，然后在频域中对噪声进行抑制。
3. 小波变换去噪：小波变换可以将图像分解成不同的频率成分和空间位置成分。通过去除或减少那些包含噪声的频率成分，可以实现去噪的目的。
4. 基于模型的去噪：这种方法假设噪声满足某种统计模型，如高斯噪声。通过估计噪声的统计特性并据此去除噪声。
   图像增强技术的目的是增强图像的某些特征，以便更清楚地观察图像的内容。这可以通过增强边缘、提高对比度、校正颜色等实现。图像增强技术包括：
5. 直方图均衡化：通过重新分配图像的像素值，使得图像的直方图更加均匀，从而提高图像的对比度。
6. 伽玛校正：调整图像的亮度，伽玛值大于1时，图像变暗；小于1时，图像变亮。
7. 边缘增强：通过滤波器如拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器等，突出图像中的边缘信息。
8. 颜色校正：调整图像的颜色平衡，改善颜色失真。
   这些技术在许多领域都有广泛应用，如医学影像、卫星图像处理、摄影和视频编辑等。在实际应用中，可能需要结合多种技术来达到最佳的图像处理效果。