图像去噪方法有哪些

均值滤波：有效的消除一些高斯噪声，但是很容易导致图像边的模糊。如果是需要做图像分割，使用该滤波方法会导致分割失败。不易选择均值滤波；

中值滤波：以像素为中心，指定的滑窗形状作为邻域，将邻域内的像素排序，将中值结果赋值给该邻域的像素。该方法容易去除一些孤立噪声，也能够保留大部分的边缘信息。但是前提是选择合适的滑窗，否则也容易造成图像模糊；

高斯滤波：高斯滤波不是单纯的求平均或者中值，而是调用一个二维离散的高斯函数去除噪声。能够保留更多的边缘细节，图像更为清晰，平滑效果也更加柔和；