摘要
图像滤噪是图像处理领域的关键技术之一，其目标是从受噪声污染的图像中恢复原始图像信息。
近年来，盲源分离(BlindSourceSeparation,BSS)技术作为一种有效的信号处理方法，在图像滤噪领域展现出巨大潜力。
BSS技术无需依赖先验噪声模型，能够自适应地从混合信号中分离出源信号，因此适用于各种复杂噪声环境下的图像滤噪。
本文首先介绍了图像滤噪和盲源分离的基本概念，然后回顾了基于盲源分离的图像滤噪方法的研究进展，包括独立成分分析(ICA)、稀疏成分分析(SCA)等经典算法，并分析了不同方法的优缺点。
此外，本文还讨论了基于盲源分离的图像滤噪技术在医学图像处理、遥感图像处理等领域的应用现状。
最后，对该领域未来的研究方向进行了展望。
关键词：图像滤噪，盲源分离，独立成分分析，稀疏成分分析，噪声模型
#1.1图像滤噪
图像滤波是从被噪声污染的图像中恢复原始图像的过程，是图像预处理和后续分析的关键步骤。
图像在获取、传输和存储过程中不可避免地会受到各种噪声的干扰，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，影响后续的图像分析和理解。
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