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(shù)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(shù)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(zhuǎn)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(zhì)量的影響不同

圖像去噪的結(jié)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(jié)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(shù)

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(shù)，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(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)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(lǐng)域。