图像去噪作为计算机视觉的基础预处理任务，核心目标是从受噪声污染的图像中剥离干扰信息，还原真实场景细节------如同修复一幅污渍斑斑的画作，既要擦除污渍（噪声），又要完整保留画作的笔触、色彩（图像细节），二者的平衡直接决定去噪效果的优劣。从早期依赖手工设计滤波核的传统方法，到依托数据驱动自主学习去噪规则的深度学习方法，图像去噪技术历经了从"经验驱动"到"数据驱动"的革命性转变。传统方法以简洁、高效著称，适配简单噪声场景；深度学习方法以强泛化、高精度立足，攻克复杂噪声难题。本文将从技术原理、核心方法对比、前沿进展、现存挑战及未来展望五个维度，系统解析两类方法的优劣与适用场景，为实践选型与创新研究提供参考。
一、核心背景：图像噪声的"来源与去噪本质"
图像噪声的产生源于成像设备、传输过程、环境干扰等多重因素，常见类型包括高斯噪声（由传感器热噪声导致，像素值呈正态分布）、椒盐噪声（由传输误码、传感器故障导致，像素值突变为极值）、泊松噪声（由光量子随机特性导致，与图像亮度正相关）及真实场景中的复杂混合噪声。去噪的本质并非简单"平滑图像"，而是在噪声与信号的特征空间中构建边界，实现二者的精准分离------这一过程如同在嘈杂环境中倾听对话，需过滤背景杂音（噪声），同时捕捉说话者的每一个音节（细节特征），过度过滤会丢失关键信息，过滤不足则噪声残留。
传统方法与深度学习方法的核心差异，在于"特征提取与分离的方式"：传统方法依赖研究者手工设计滤波规则，通过先验知识刻画噪声与信号的差异；深度学习方法则让模型从海量噪声-干净图像对中自主学习特征映射关系，无需显式设计规则，具备更强的复杂场景适配能力。两类方法各有侧重，共同构成了图像去噪的技术体系，适配不同噪声场景与性能需求。
二、传统去噪方法：手工设计规则的"简洁之道"
传统去噪方法诞生于深度学习普及前，核心思路是基于噪声与信号的统计特性、空间相关性，设计固定滤波核或优化准则，实现噪声过滤。这类方法结构简单、计算量小、推理速度快，无需大量训练数据，在高斯噪声、椒盐噪声等简单场景中仍有广泛应用，如同"标准化工具"，能快速解决常规噪声问题。
2.1 线性滤波方法：基于统计特性的"全局平滑"
线性滤波是最基础的传统去噪方法，核心是通过固定线性滤波核对图像进行卷积运算，利用信号的空间相关性压制噪声，本质是对像素邻域进行加权平均。其优势在于计算高效、易于实现，劣势是会同时模糊噪声与边缘细节，导致图像失真。
典型方法包括：一是高斯滤波，滤波核权重呈高斯分布，对高斯噪声有较好抑制效果，能实现平滑去噪，但边缘细节损失明显；二是均值滤波，采用均匀权重的滤波核，计算速度最快，但去噪效果差，易导致图像模糊严重；三是方框滤波，可灵活调整滤波核大小与归一化方式，适配不同噪声强度，但同样存在边缘模糊问题。线性滤波方法适合对去噪精度要求不高、追求实时性的简单场景（如监控图像预处理）。
2.2 非线性滤波方法：保留细节的"自适应调整"
为解决线性滤波的边缘模糊问题，非线性滤波方法应运而生，核心是通过自适应调整滤波规则，根据像素邻域的信号特性区分噪声与边缘------对噪声区域进行强平滑，对边缘区域进行弱平滑或保留，实现"去噪与保边"的平衡，如同"智能打磨工具"，针对性处理不同区域。
典型方法包括：一是中值滤波，用像素邻域的中值替代中心像素值，能有效抑制椒盐噪声，且对边缘细节的保留效果优于线性滤波，是椒盐噪声去噪的经典方案；二是双边滤波，结合空间距离权重与像素灰度相似性权重，仅对灰度相近的邻域像素加权平均，在去噪的同时能较好保留边缘，但计算量较中值滤波略大；三是非局部均值滤波（NLM），突破局部邻域限制，在全图像中寻找与目标像素相似的区域进行加权平均，对高斯噪声的去噪效果显著，且保边能力强，但计算复杂度高，推理速度较慢。
2.3 传统方法的核心优劣与适用场景
优势方面：结构简洁、易于实现与部署，无需训练数据，推理速度快（毫秒级/帧），计算量小，适配端侧低算力设备；对高斯噪声、椒盐噪声等简单噪声的去噪效果稳定，工程落地成本低。劣势方面：泛化能力弱，手工设计的滤波规则仅适配特定噪声类型，面对混合噪声、真实场景复杂噪声时效果不佳；去噪与保边的平衡难以精准把控，易出现噪声残留或细节模糊；缺乏对图像语义信息的理解，无法根据内容自适应调整去噪策略。
适用场景：简单噪声场景（如低强度高斯噪声、椒盐噪声）、实时性要求极高的场景（如监控图像、工业检测实时预处理）、端侧低算力设备部署场景。
三、深度学习去噪方法：数据驱动的"精准突破"
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的去噪方法凭借数据驱动的优势，突破了传统方法的泛化能力瓶颈。这类方法通过构建神经网络，从海量噪声-干净图像对中学习"噪声映射为信号"的非线性关系，能自适应适配不同噪声类型与强度，实现高精度去噪，如同"定制化修复工具"，可根据图像内容与噪声特性调整去噪策略，攻克复杂噪声难题。
3.1 基于CNN的去噪方法：局部特征的"精准捕捉"
卷积神经网络（CNN）凭借强大的局部特征提取能力，成为深度学习去噪的主流架构。其核心思路是用CNN替代手工设计的滤波核，通过多层卷积与激活函数，逐步剥离噪声特征，还原干净图像细节。从浅层网络到深层网络，CNN去噪方法不断迭代，实现了精度与效率的平衡。
典型方法包括：一是浅层CNN模型（如DnCNN），通过17层卷积层构建深度网络，引入批量归一化与残差连接，首次证明了深度学习在高斯噪声去噪中的优越性，能自适应学习不同噪声强度的滤波规则，去噪精度远超传统方法；二是残余密集网络（RDN），通过密集连接融合不同层级特征，强化细节信息的传递与利用，进一步提升去噪精度，适配复杂噪声场景；三是轻量化CNN模型（如FDnCNN），通过简化网络结构、优化卷积核设计，在保证精度的同时降低计算量，推动深度学习去噪的端侧部署。
3.2 基于Transformer的去噪方法：全局语义的"协同优化"
CNN擅长捕捉局部特征，但在长距离语义关联与全局特征整合上存在局限，难以处理跨区域的复杂噪声。Transformer的全局注意力机制为解决这一问题提供了新思路，能计算图像中所有像素的关联权重，实现全局特征的协同优化，如同"全局统筹修复"，从整体上把控噪声与信号的分离，提升复杂场景去噪的一致性。
典型方法包括：一是基于ViT的去噪模型（如DViT），将图像分割为patch序列，通过Transformer编码器学习全局特征关联，能有效抑制混合噪声，且保边、保纹理能力优异；二是CNN-Transformer混合模型（如Restormer），前半部分用CNN提取局部细节特征，后半部分用Transformer捕捉全局语义关联，结合二者优势，在真实场景复杂噪声去噪中实现SOTA性能，兼顾精度与效率。
3.3 其他深度学习去噪范式
除了主流的CNN与Transformer架构，还有两类特色深度学习去噪方法：一是基于生成对抗网络（GAN）的去噪方法，通过生成器与判别器的对抗训练，让生成器生成更贴近真实的干净图像，去噪效果更具视觉连贯性，但训练不稳定，易出现伪影；二是基于扩散模型的去噪方法，通过反向扩散过程逐步剥离噪声，生成干净图像，去噪精度极高，且泛化能力强，但推理速度慢，计算成本高。
3.4 深度学习方法的核心优劣与适用场景
优势方面：泛化能力强，能自适应适配高斯、泊松、混合噪声等复杂场景，无需手工调整规则；去噪精度高，能精准分离噪声与信号，在保边、保纹理的同时压制噪声；具备语义理解能力，可结合图像内容调整去噪策略，适配真实场景复杂噪声。劣势方面：依赖海量高质量训练数据，数据标注成本高；模型结构复杂，计算量与参数量大，推理速度慢于传统方法；训练过程复杂，需调优大量参数，工程落地成本高于传统方法。
适用场景：复杂噪声场景（如混合噪声、真实场景噪声）、对去噪精度要求极高的场景（如医疗影像、卫星遥感、高清图像修复）、有充足训练数据与算力支撑的场景。
四、核心对比：传统方法与深度学习方法的全方位较量
两类方法在技术原理、性能表现、适用场景上存在显著差异，实践中需根据噪声类型、精度需求、算力条件、数据资源等因素选型，以下从六个核心维度展开对比：
4.1 技术原理与泛化能力
传统方法基于手工设计的固定规则，泛化能力弱，仅适配特定噪声类型，面对未见过的噪声场景需重新设计规则；深度学习方法基于数据驱动自主学习特征映射，泛化能力强，能自适应不同噪声类型与强度，无需人工干预。例如，面对混合高斯-椒盐噪声，传统方法需组合中值滤波与高斯滤波，效果有限；深度学习方法可直接通过模型学习混合噪声的分离规则，去噪效果更优。
4.2 去噪精度与细节保留
传统方法的去噪精度受限于手工规则的设计，难以精准平衡去噪与保边，易出现噪声残留或细节模糊；深度学习方法能通过多层特征提取与融合，精准捕捉噪声与信号的差异，在压制噪声的同时，最大限度保留边缘、纹理等细节特征。例如，在医疗影像去噪中，深度学习方法能保留病灶的细微纹理，为诊断提供支撑；传统方法则可能模糊病灶边界，影响诊断准确性。
4.3 计算效率与部署成本
传统方法计算量小、推理速度快（中值滤波、高斯滤波可达微秒级/帧），模型结构简单，无需训练，部署成本极低，适配端侧低算力设备；深度学习方法计算量与参数量大，推理速度慢（浅层CNN可达毫秒级/帧，Transformer模型需数十毫秒/帧），需大量算力支撑训练与推理，部署成本高，端侧部署需经过轻量化优化。
4.4 数据与算力依赖
传统方法无需训练数据，仅依赖手工规则，对算力无特殊要求，普通CPU即可高效运行；深度学习方法需海量噪声-干净图像对作为训练数据，数据标注成本高，训练过程需GPU集群支撑，推理阶段也需GPU或高性能CPU，对资源依赖度高。
4.5 噪声场景适配性
传统方法适合简单噪声场景（如低强度高斯噪声、椒盐噪声），在复杂混合噪声、真实场景噪声中效果不佳；深度学习方法适合复杂噪声场景，能处理高斯、泊松、混合噪声及真实环境中的不规则噪声，适配医疗、遥感、高清图像修复等高端场景。
4.6 工程落地难度
传统方法工程落地难度低，易于编码实现，无需调优训练参数，适配快速迭代需求；深度学习方法工程落地难度高，需搭建训练框架、调优模型参数、处理数据标注问题，且需针对部署场景进行轻量化优化，周期更长。
五、前沿进展：两类方法的"融合与创新"
当前图像去噪技术的前沿方向，并非单一方法的迭代，而是传统方法与深度学习方法的融合创新，同时结合轻量化设计、自监督学习等技术，突破现有瓶颈，实现"精度、效率、泛化能力"的三重提升。
5.1 传统与深度学习方法融合
将传统方法的简洁性与深度学习的高精度结合，构建混合架构：一是用传统滤波作为深度学习模型的预处理模块，先初步压制简单噪声，减少模型训练难度；二是将传统滤波规则融入神经网络设计，作为正则化项或特征约束，引导模型学习更精准的去噪规则。例如，融合双边滤波的CNN模型，通过双边滤波的灰度相似性约束，强化模型的保边能力，同时降低计算量。
5.2 轻量化深度学习去噪模型
针对深度学习方法推理速度慢、部署难的问题，研究者通过神经网络搜索（NAS）、量化剪枝、稀疏卷积等技术，设计轻量化模型。例如，基于NAS优化的浅层CNN去噪模型，参数量降低至原有的1/10，推理速度提升5倍以上，在端侧设备上实现实时去噪，精度仅下降1~2个百分点，推动深度学习去噪的端侧规模化应用。
5.3 自监督与小样本去噪
为解决深度学习方法对标注数据的依赖，自监督学习成为前沿方向：通过构建自监督任务（如噪声图像自修复、图像块匹配），让模型从无标注噪声图像中自主学习去噪规则，无需人工标注噪声-干净图像对。例如，基于掩码重建的自监督去噪模型，通过随机掩码噪声图像的部分区域，让模型预测掩码区域的干净像素值，实现无监督训练，在小样本场景中表现优异。
5.4 真实场景噪声去噪优化
传统方法与早期深度学习方法多针对合成噪声设计，在真实场景噪声中效果不佳。当前研究聚焦于真实场景噪声建模，通过采集真实噪声数据、构建真实噪声数据集，训练适配真实场景的模型；同时引入域自适应学习，让模型在合成噪声数据上训练后，能快速适配真实场景噪声，提升泛化能力。
六、现存挑战：图像去噪的"未解难题"
尽管两类方法均有显著进展，但面对真实场景的复杂需求，图像去噪仍存在诸多瓶颈，制约着其在高端领域的深度落地：
6.1 真实场景噪声的泛化能力不足
现有方法多在合成噪声数据集上训练，真实场景噪声（如复杂混合噪声、环境光干扰噪声）的分布复杂且多变，模型泛化能力不足，易出现噪声残留或细节失真。如何构建更贴近真实的噪声模型，提升模型跨场景适配能力，是当前核心挑战。
6.2 去噪、保边与纹理恢复的三重平衡
在低信噪比场景中，去噪、保边与纹理恢复的矛盾尤为突出：过度去噪会模糊边缘与纹理，过度保边则噪声残留。现有方法难以在三者间实现精准平衡，尤其在医疗影像、遥感影像等对细节要求极高的场景中，仍有提升空间。
6.3 深度学习方法的效率与部署瓶颈
高精度深度学习去噪模型（如Transformer类模型）的参数量与计算量过大，推理速度慢，难以适配端侧实时场景；轻量化模型虽提升了速度，但精度有所损失，如何在精度与效率间实现更优平衡，仍是工程落地的核心难题。
6.4 小样本与无样本去噪能力薄弱
深度学习方法依赖海量标注数据，在小样本、无样本场景（如罕见医疗影像、特殊环境遥感影像）中，难以训练出稳定模型；传统方法虽无需数据，但泛化能力不足，无法适配复杂噪声，两类方法在这类场景中均存在短板。
七、总结与展望：图像去噪的未来方向
7.1 核心结论与实践选型建议
传统方法与深度学习方法并非对立关系，而是互补共存：简单噪声场景、实时性需求高、算力有限或数据稀缺时，优先选择传统方法（如椒盐噪声用中值滤波、低强度高斯噪声用双边滤波）；复杂噪声场景、高精度需求、有充足数据与算力支撑时，优先选择深度学习方法（如混合噪声用CNN-Transformer混合模型、真实场景噪声用自监督去噪模型）。实践中，可通过"传统方法预处理+深度学习方法精修"的组合策略，兼顾效率与精度。
7.2 未来发展趋势与应用展望
结合当前技术瓶颈与行业需求，图像去噪将向"高精度、高效率、强泛化、多模态融合"四大方向演进：
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跨模态去噪融合：融合图像、文本、红外等多模态信息，利用各模态互补特征（如文本的语义描述、红外图像的轮廓信息），提升复杂场景噪声的分离精度，适配医疗、遥感等高端领域的多模态数据处理需求。
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端侧极致轻量化：通过NAS、量化剪枝、稀疏注意力等技术的深度融合，将深度学习去噪模型的推理速度提升至微秒级，参数量降至百万级以下，实现端侧设备的高精度实时去噪，赋能手机拍照、便携式医疗设备等场景。
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通用型去噪模型：结合自监督学习、提示学习与知识图谱，构建通用去噪模型，实现无需标注数据、无需调整参数，就能适配任意噪声类型与场景的去噪任务，彻底摆脱数据与场景依赖。
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语义化去噪与下游任务协同：让去噪模型具备更强的语义理解能力，结合下游任务（如目标检测、图像分割、医疗诊断）的需求，自适应调整去噪策略，优先保留下游任务所需的关键特征，实现"去噪-下游任务"的协同优化，提升整体系统性能。
图像去噪作为计算机视觉的基础任务，其技术进步将持续赋能下游领域的发展。从传统方法的手工规则到深度学习方法的数据驱动，再到未来的通用型智能去噪，技术演进的核心始终是"更精准、更高效、更通用"地实现噪声与信号的分离。随着前沿技术的持续融合，未来的去噪模型将突破现有瓶颈，在医疗健康、遥感解译、高清影像、端侧智能等领域实现更深度的落地，为视觉智能系统提供更清晰、更可靠的输入支撑。