摘要
彩色图像在采集、传输和存储过程中，由于受到成像设备、环境因素等影响，不可避免地会引入噪声，降低图像质量，影响后续处理。
因此，彩色图像去噪成为图像处理领域中一个重要研究方向，其目的是在保留图像细节信息的同时，有效地去除噪声，提高图像的视觉质量。
本文首先介绍了彩色图像去噪的研究背景及意义，并对彩色图像噪声模型进行了分析，包括常见噪声类型、加性噪声与乘性噪声以及噪声模型的数学描述。
然后，对传统彩色图像去噪算法进行了综述，包括空间域去噪算法、变换域去噪算法以及它们的优缺点。
接着，重点介绍了近年来发展迅速的基于深度学习的彩色图像去噪算法，包括卷积神经网络去噪算法、生成对抗网络去噪算法以及它们的优缺点。
最后，对彩色图像去噪算法的未来发展方向进行了展望。
关键词：彩色图像；去噪；深度学习；卷积神经网络；生成对抗网络
随着数字成像技术的快速发展，彩色图像在各个领域得到越来越广泛的应用，例如摄影、医疗、遥感等。
然而，在图像采集、传输和存储过程中，由于受到成像设备、环境因素等影响，图像不可避免地会引入噪声，降低图像质量，影响后续处理，如图像分割、特征提取、目标识别等。
图像去噪是指在保留图像细节信息的同时，尽可能地去除图像中的噪声，以提高图像的视觉质量或恢复原始图像。
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