1.目標不同

圖像去噪的主要目標是消除圖像中的噪聲，使圖像變得更清晰。圖像復原的目標是將被破壞或損壞的圖像恢復到其原始狀態(tài)。而圖像超分辨率重建的目標是通過技術手段提高圖像的分辨率，提供更多的細節(jié)。

2.方法原理不同

圖像去噪通常使用各種濾波器或者是更高級的技術如深度學習方法來實現(xiàn)。圖像復原需要理解和建模圖像的損壞過程，然后逆轉這個過程。圖像超分辨率重建則需要利用各種插值方法，或者基于深度學習的方法來增加圖像的分辨率。

3.對質量的影響不同

圖像去噪的結果可能會損失一部分圖像的細節(jié)。圖像復原可能會引入一些估計誤差，導致復原結果與原圖有所偏差。而圖像超分辨率重建雖然可以提高圖像的分辨率，但如果處理不當，可能會導致圖像的一些假象。

4.應用場景不同

圖像去噪通常應用在需要去除噪聲的場景，例如醫(yī)療圖像處理，天文觀測等。圖像復原則通常應用于圖像被破壞或損壞的情況，例如老照片修復，遙感圖像處理等。圖像超分辨率重建則應用于需要高分辨率圖像的場景，例如衛(wèi)星圖像，視頻增強等。

5.處理的難易程度不同

圖像去噪的難度相對較小，因為噪聲模型通常比較簡單。圖像復原的難度取決于損壞程度和損壞的類型。而圖像超分辨率重建的難度較大，因為需要對缺失的高頻信息進行合理的推斷。

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數(shù)字圖像處理技術

數(shù)字圖像處理是一種用數(shù)字計算方法處理圖像信號的技術，包括圖像獲取、圖像壓縮、圖像增強、圖像復原、圖像分割、圖像表示與描述、圖像識別等多個階段。隨著計算能力的提高和深度學習技術的發(fā)展，圖像處理技術已經(jīng)取得了顯著的進步，廣泛應用于工業(yè)檢測、醫(yī)學影像、遙感監(jiān)測、人工智能等多個領域。