鷹潭噪音檢測。去除椒鹽噪聲是一種常見的圖像處理任務，主要用于清除圖像中的隨機黑白點。這些噪聲點通常是由于傳感器故障或傳輸錯誤引入的，影響圖像質量和后續分析。

常用的方法是中值濾波。中值濾波通過將圖像的每個像素值替換為其鄰域像素值的中值，從而有效去除椒鹽噪聲。與均值濾波不同，中值濾波能更好地保留圖像的邊緣細節。這種方法特別適用于去除孤立的噪聲點，因為它只替換噪聲點而不影響周圍正常像素。

另一種常用的技術是維納濾波。維納濾波通過估計噪聲的統計特性，結合圖像的頻譜信息進行去噪。雖然這種方法在處理高斯噪聲方面表現出色，但對于椒鹽噪聲，其效果可能不如中值濾波。

在復雜情況下，可以使用自適應濾波技術。這種方法根據圖像的局部特性動態調整濾波參數，以更地去除噪聲。自適應濾波能夠處理不同類型和強度的椒鹽噪聲，但計算復雜度較高。

另外，深度學習技術也被應用于圖像去噪領域。通過訓練神經網絡，模型可以學習到復雜的噪聲模式，并實現高效的去噪效果。雖然這種方法的性能優越，但也需要大量的訓練數據和計算資源。