摘要
图像去噪是图像处理领域中的一个重要研究方向，其目的是从被噪声污染的图像中恢复出原始的清晰图像。
近年来，粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法作为一种全局优化算法，因其参数少、收敛速度快、易于实现等优点，在图像去噪领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义，并对PSO算法的基本原理和流程进行了概述。
然后，重点综述了近年来国内外学者将PSO算法应用于图像去噪的研究成果，分析比较了不同PSO算法变体的优缺点以及在不同噪声模型下的去噪性能。
最后，总结了现有PSO图像去噪方法面临的挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：图像去噪；粒子群优化算法；噪声模型；性能评价
随着数字图像技术的快速发展，图像在各个领域得到了广泛应用。
然而，在图像采集、传输和存储过程中，由于受到各种因素的影响，例如光线变化、传感器噪声、传输误差等，图像往往会被噪声污染，导致图像质量下降，影响后续处理和分析。
图像去噪作为图像预处理的关键步骤，旨在尽可能地去除图像中的噪声，同时保留图像的细节信息，对于提高图像质量、改善视觉效果、促进后续图像分析和理解具有重要意义。
粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能的全局优化算法[1]。
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