散斑噪声是在数字图像中常见的一种噪声，它通常由于光学系统的不完美或者传感器本身的特性而产生。散斑噪声会导致图像细节模糊不清，降低图像质量，因此需要对其进行去除。

1、 均值滤波：均值滤波是简单的滤波方法之一，它通过计算像素周围邻域的平均灰度值来减少噪声的影响。然而，均值滤波可能会导致图像细节丢失，因此在使用时需要慎重考虑。

2、 中值滤波：中值滤波是一种非线性滤波方法，它将像素邻域内的灰度值进行排序，然后取中间值作为该像素的输出值。中值滤波对于去除散斑噪声效果较好，并且能够保留图像的边缘细节。

3、 小波去噪：小波变换可以将图像分解成不同尺度的部分，从而可以更好地捕捉图像的局部特征。利用小波变换进行去噪可以有效地去除散斑噪声，并且保留图像的细节信息。

4、 频域滤波：频域滤波方法通过将图像转换到频域进行处理，常用的频域滤波方法包括傅里叶变换和小波变换。这些方法可以更好地利用频域信息去除散斑噪声，但是需要一定的数学基础和算法实现能力。

除了以上列举的方法外，还有其他一些的去噪技术，如非局部means去噪、总变差去噪等。选择合适的去噪方法需要根据具体的应用场景和图像特点来进行评估。