图片降噪，顾名思义，就是减少图片中的噪声。
在数字图像中，噪声通常指的是那些不期望出现的、干扰图像信息的随机信号。这些噪声可能来源于图像采集设备（如相机）的固有缺陷、拍摄环境中的电磁干扰、光线不足等因素。噪声在图片中表现为颗粒状、斑点状或者色彩的异常变化，使得图片看起来模糊、不清晰，细节丢失，降低了图片的质量和视觉效果。
图片降噪的过程就是通过一系列的算法和技术手段，尽可能地去除或减少这些噪声，同时最大程度地保留原始图像的细节和特征。
常见的图片降噪方法有很多种。一种是基于空间域的方法，直接对图像的像素值进行处理，通过平滑、滤波等操作来降低噪声。例如，均值滤波就是将每个像素点的值替换为其邻域像素值的平均值，从而减少噪声的影响，但这种方法可能会导致图像边缘和细节的模糊。
另一种是基于频率域的方法，将图像从空间域转换到频率域，然后对噪声所在的频率成分进行抑制或去除，最后再转换回空间域。
还有一些更先进的基于深度学习的降噪算法，它们通过大量的训练数据学习到噪声的模式和特征，从而能够更智能、更有效地去除噪声。
图片降噪在很多领域都有重要的应用。在摄影领域，能够提升照片的质量，使其更加清晰、细腻；在医学影像中，可以帮助医生更准确地诊断病情；在天文观测中，有助于更清晰地观察天体；在计算机视觉和图像识别中，提高图像的准确性和可靠性。
图片降噪是改善图片质量、增强图像可辨识度和可用性的重要手段，对于获取更有价值的图像信息具有重要意义。