摘要
图像滤噪是图像处理领域中的关键问题，其目标是从被噪声污染的图像中恢复原始的清晰图像。
盲源分离(BlindSourceSeparation,BSS)技术作为一种强大的信号处理方法，近年来在图像滤噪领域展现出巨大的潜力。
本综述首先介绍了盲源分离和图像滤噪的基本概念，阐述了其在图像处理中的重要性。
随后，文章深入探讨了基于盲源分离的图像滤噪方法，包括独立成分分析(ICA)、非负矩阵分解(NMF)和稀疏表示(SR)等主要方法，并详细分析了它们的原理、优缺点以及适用场景。
此外，本综述还概括了图像滤噪的性能评估方法，包括主观评价和客观评价指标。
最后，文章总结了基于盲源分离的图像滤噪技术的优势、局限性以及未来可能的研究方向，例如：探索深度学习与盲源分离的结合、发展针对特定噪声类型的盲源分离滤波方法等。
关键词：图像滤噪；盲源分离；独立成分分析；非负矩阵分解；稀疏表示
##1.1图像滤噪图像滤噪旨在消除或减弱图像中存在的噪声，以恢复图像的原始信息，提升图像质量。
图像在生成、传输和存储过程中，不可避免地会受到各种噪声的污染，例如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等，这些噪声会降低图像质量，影响后续图像分析和处理。
##1.2盲源分离盲源分离是一种从观测到的混合信号中分离出多个未知源信号的技术，其“盲”字体现了我们对源信号和混合过程知之甚少。
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