图像的噪声是由各种因素引起的，包括摄像机传感器噪声、传输噪声、电磁辐射等。去除噪声的目标是尽可能保留图像的细节与结构，同时减少噪声的影响。以下是一些常用的图像噪声去除方法：

  1. 均值滤波：将每个像素的值替换为其周围邻域的平均值，例如通过计算邻域像素的平均灰度值来平滑图像。这种方法在噪声相对较轻的情况下有效，但会导致图像失去细节。

  2. 中值滤波：使用邻域像素的中值来替代每个像素的值。该方法对于如椒盐噪声等非常有效，可以保留边缘和细节，但在处理大面积噪声时可能会导致模糊。

  3. 高斯滤波：使用高斯函数对图像进行卷积，通过加权邻域像素的方式来进行平滑。高斯滤波能够有效降低高频噪声，但也会对图像的细节造成一定模糊。

  4. 双边滤波：结合空间域和灰度域信息对图像进行滤波。双边滤波保留了边缘信息同时平滑图像，对于去除噪声同时保持图像细节非常有效。

  5. 小波去噪：利用小波变换将图像从时域转换到频域，通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。小波去噪能够有效保持图像的细节和边缘。

  6. 基于统计的方法：通过分析图像的统计属性，如图像灰度值的概率分布等，可以对图像进行去噪处理。常见的统计方法包括基于最小均方差的估计以及基于最大后验概率的估计。

  需要根据具体的噪声类型和图像场景选择合适的去噪方法。此外，应该注意到去除噪声可能会导致图像细节的丢失和模糊，因此在应用去噪算法时应该进行适度的调整，以平衡去除噪声与保留图像细节的需求。