典型噪声抑制方法主要包括以下几种：
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时域滤波：
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均值滤波：用邻域像素值的平均值替换中心像素值，适用于去除高斯噪声。
- 中值滤波：将邻域像素值排序后取中值替换中心像素值，对椒盐噪声有较好的抑制效果。
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频域滤波：
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低通滤波：通过高通滤波器让低频信号通过，高频噪声被滤除。这可以通过傅里叶变换实现。
- 高通滤波：与低通滤波相反，高通滤波器允许高频信号通过，从而抑制低频噪声。
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空间域阈值处理：
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对图像进行二值化处理，通过设定阈值将图像转换为二值图像，从而去除噪声。
- 可以采用固定阈值或自适应阈值方法。
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非线性滤波：
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直方图均衡化：通过调整图像的直方图分布，增强图像的对比度，有助于突出噪声所在区域。
- 自适应直方图均衡化：对图像的小区域进行直方图均衡化，以增强局部对比度。
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小波变换：
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利用小波变换的多尺度特性，将图像分解到不同尺度上，然后对不同尺度的系数进行阈值处理，从而达到去噪的目的。
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中值滤波与高斯滤波结合：
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在某些情况下，可以结合使用中值滤波和高斯滤波，先利用中值滤波去除大颗粒的噪声，再利用高斯滤波进一步平滑图像并保留边缘信息。
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深度学习方法：
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卷积神经网络（CNN）：通过训练CNN模型来学习噪声的特征，并能够自适应地抑制各种类型的噪声。
- 生成对抗网络（GAN）：利用GAN的生成器和判别器来生成去噪后的图像，从而实现噪声抑制。
这些方法可以根据具体应用场景和噪声类型进行选择和组合，以达到**的噪声抑制效果。
