摘要
图像增强与去噪是数字图像处理领域中至关重要的研究方向，其目的是提高图像质量、突出关键信息并抑制噪声干扰，在医学影像分析、遥感图像解译、工业无损检测等领域具有广泛的应用价值。
本文献综述首先介绍了图像增强与去噪的基本概念、相关理论基础以及研究意义，然后梳理了国内外研究现状和主要研究方法，包括空间域和频率域增强、传统滤波和深度学习去噪等，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：图像增强，图像去噪，Matlab，数字图像处理，文献综述
随着数字成像技术的快速发展和普及，图像数据在各个领域得到了广泛应用。
然而，由于成像设备limitations、环境因素干扰以及传输过程中信号损失等原因，获取的图像往往存在对比度低、细节模糊、噪声污染等问题，严重影响了图像的视觉质量和后续分析处理的效果。
因此，对图像进行增强和去噪处理，以提高图像质量、突出关键信息并抑制噪声干扰，成为了数字图像处理领域中至关重要且备受关注的研究课题。
图像增强是指在不损失原始图像信息的前提下，通过调整图像的像素值分布、增强图像的对比度和清晰度，以及突出特定目标特征等方式，使图像更易于被人眼或机器识别和理解。
图像去噪则是指通过识别和去除图像中的噪声信号，恢复图像的真实信息，从而提高图像的信噪比和清晰度。
图像增强与去噪技术在众多领域具有重要的应用价值。
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