摘要
图像去噪作为低层次视觉任务中的关键问题，一直是图像处理领域的研究热点。
近年来，基于梯度直方图的图像去噪算法以其对噪声的鲁棒性和保留图像细节的优势，逐渐引起学者们的广泛关注。
本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义，并对常见的图像噪声类型进行了分析。
其次，对传统的图像去噪算法进行了概述，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波、非局部均值滤波等，并分析了其优缺点。
接着，重点阐述了基于梯度直方图的图像去噪算法，包括其基本原理、实现步骤以及优缺点。
最后，总结了基于梯度直方图的图像去噪算法的未来研究方向，例如结合深度学习等新兴技术，以期进一步提高算法的去噪性能。
关键词：图像去噪；梯度直方图；噪声估计；图像处理；文献综述
图像去噪是图像处理领域中一个重要且基础性的研究方向，其目标是从受噪声污染的图像中恢复出原始的干净图像。
图像在生成和传输过程中，由于受到各种因素的影响，例如传感器热噪声、光线不足、传输误差等，不可避免地会引入噪声。
这些噪声会严重降低图像质量，影响后续的图像分析和理解任务，例如图像分割、目标检测、特征提取等。
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