基于梯度直方图的图像去噪算法及实现文献综述

图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，其目标是从噪声污染的图像中恢复出原始的清晰图像。

梯度直方图作为一种有效的图像特征描述方法，近年来在图像去噪领域得到了广泛的关注和应用。

本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义，以及梯度直方图的基本概念和特性。

然后，对基于梯度直方图的图像去噪算法进行了综述，包括传统的滤波方法、基于稀疏表示的方法、以及基于深度学习的方法等。

最后，对该领域的未来发展趋势进行了展望。

关键词：图像去噪；梯度直方图；稀疏表示；深度学习；图像处理

随着数字图像处理技术的快速发展，图像在各个领域得到越来越广泛的应用，如医学影像、遥感图像、视频监控等。

然而，在图像的获取、传输和存储过程中，不可避免地会受到各种噪声的污染，导致图像质量下降，影响后续的图像分析和理解。

图像去噪作为图像预处理的关键步骤，其目的是尽可能地去除图像中的噪声，同时保留图像的细节信息，提高图像的视觉质量和可分析性。

梯度直方图是一种基于图像梯度信息的统计特征描述方法，它能够有效地反映图像的边缘、纹理等结构信息。