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数字图像处理中的噪声是指影响图像质量和细节的任何随机或不规则的电子干扰。这些噪声可能是来自于相机传感器的热噪声、光电转换器件的暗噪声、以及环境干扰等。这些噪声会导致图像丢失清晰度、对比度降低、细节变得模糊、色彩失真等问题。

数字图像处理中的噪声主要分为两类：增益噪声和偏置噪声。

增益噪声指的是在传感器或系统中增加的无法预测的噪声，它会使图像变得更加混乱和杂乱。这种噪声的影响可以通过增加曝光时间、降低ISO值、使用低照度场合下的滤波器等手段进行减轻。

偏置噪声则是来源于系统的偏差或固定噪声，例如图像传感器中暗电流、读出噪声等。这种噪声可以通过拍摄黑场和白场图片后对图像进行校正/修复来消除。

数字图像处理中的噪声减少方法有很多种, 常见的方法包括：

1、 空域滤波器：如均值滤波，中值滤波等。这类滤波器利用局部像素进行平均化，从而消除噪声并保留图像细节。

2、 频域滤波器：如傅里叶变换，巴特沃斯滤波器等。这种滤波器利用信号的频率分量来降低噪声。

3、 自适应滤波器：自适应滤波器使用固定或可变的卷积核来消除噪声，它们可以采用各种技术来自动调整滤波器。

4、 去噪神经网络：这是一种基于深度学习的技术，通过训练神经网络来自动消除噪声。