整理时间;2020-03-01
1.从问题入手——为什么要给图像降噪？
先说图像和噪声的概念。
在信号处理中，我们经常这么称呼，把想要的东西叫 信号，不想要的叫 噪声。噪声这个概念，从名字上看，它的起名就是 贬义词。
不过，对于我们这些搞信号处理的，引用我搞雷达的同学说是 噪声养活了他们。细品这句话，有点道理。没有小偷，怎么体现警察的作用，好像就是这么理儿。
图像是是什么，图像是一种信息的表现形式，声音也是，文字也是。那么图像的作用对象是啥，无非就两种，一种给人看，另一种是给 机器“看”的。
所以，我觉得给图像噪声的原因就按照这两点分析：
（1）图像给人看，看起来不舒服，人眼对噪声引起的不均匀性，非常的敏感。一个字，看起来不爽！
（2）图像给机器来“看”，因为噪声的影响，会导致误判，信噪比不高的图像给 图像后端的应用处理软件带来很大的干扰。比如在 跟踪 与 识别 的一些应用中，会导致误判。
红外图像降噪算法能够减轻这种非理想因素的影响，提高图像的空间信息辨识度，同时为 图像检测与跟踪 、信息隐藏、内容分析等后续应用扫清 障碍 与 麻烦。
2. 刨根知底——先搞懂相机的图像噪声来源！
比起可见光图像，红外图像的非常噪声大，这是红外的特点，也是头疼的麻烦。
（1）按照 “域 (domain)” ,可分为：时域噪声、空域噪声。
注：一般对于噪声的描述，噪声一般指的是时间上的，空间上的一般叫“非均匀性”。这里，我们用的是 广义 的概念。
（2）按照 来源，包括：背景噪声，电子器件放大器噪声，探测器噪声。这三种从频谱分析上都是典型的高斯噪声。
注：背景噪声是大自然辐射源（空气，风，云 ，大气等）带来的；放大器噪声是自由电子的热运动引起的；探测器的是指主要的1/f 噪声以及其他的一些混杂一起的。
3. 深层思考下——降噪要遵循的大哲学原则
大的哲学原则：
降噪也是一种图像处理。然而我觉得：任何的一种图像调优处理，都是本身为“又想接近真实更好效果”的理想想法，去做 “失真”