去除图像中的噪声干扰是图像处理领域中一个重要的问题。以下是一些常用的方法来降低或去除图像中的噪声干扰：

  1. 均值滤波：将像素点周围的邻域像素取平均值作为该像素点的值。这种方法能够有效地去除噪声，但可能也会导致图像的模糊。

  2. 中值滤波：将像素点周围的邻域像素值进行排序，然后取中间值作为该像素点的值。这种方法对于去除椒盐噪声等脉冲噪声非常有效。

  3. 高斯滤波：使用高斯函数对邻域像素进行加权平均，以降低高频噪声。高斯滤波可以通过调整滤波器的大小和标准差来控制滤波效果。

  4. 双边滤波：这种滤波方法在保持边缘信息的同时，还能有效地去除噪声。它使用一个像素的灰度值和邻域像素的灰度值、位置信息来计算滤波结果。

  5. 小波去噪：小波去噪是一种基于小波变换的方法，能够有效地分离噪声和信号，并将噪声进行去除。它可以根据需要进行不同层次的小波变换，以达到更好的去噪效果。

  6. 在噪声较强的情况下，可以使用图像增强算法，如基于图像光度的算法，来降低噪声的影响。

  除了上述方法外，还有其他一些复杂的图像降噪算法，如基于深度学习的方法。这些方法使用神经网络来学习图像的噪声分布，并对图像进行去噪处理。但这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源。

  在实际应用中，应根据图像噪声的类型和强度选择合适的去噪方法。并且，去噪方法的选择也要考虑到需要保留的图像细节和去噪后的图像质量。