图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
并且，降噪还引出了一个非常热门的研究方向，即美颜磨皮，这对于中国用户来说，是非常重要的计算机视觉领域，今天就来认真讲讲传统的图像降噪算法。
01图像降噪算法分类
虽然各种图像降噪算法犹如雨后春笋般不断新增，然而很多方法都存在一个通用的缺点，就是在降噪的同时往往会丢失图像的细节或边缘信息。
一般的图像处理，微小的细节对图像降噪的后续处理程序影响不太明显，但是当处理对象为医学图像时，这样的小失误是不被允许的，因为在医疗诊断或治疗中，每一个微小的失误都会影响医师的治疗方法甚至威胁到患者的生命。这就要求更多的研究者来投入时间和精力研究新的降噪技术，以达到降噪并同时仍能保留足够细节信息的目的。
目前常用的图像去噪算法大体上可非为两类，即空域像素特征去噪算法和变换域去噪算法。前者是直接地在图像空间中进行的处理，后者是间接地在图像变换域中进行处理。