图像去噪作为底层图像处理的关键步骤，直接影响着后续图像处理的效果，在遥感图像分析、医学图像处理、视频监控等领域具有重要的应用价值。

传统的图像去噪算法，如均值滤波、中值滤波等，虽然简单易实现，但在去除噪声的同时容易造成图像细节信息的丢失。

近年来，基于加权核的图像去噪算法因其能够在有效去除噪声的同时较好地保留图像细节，受到了广泛关注。

本文首先介绍了图像去噪的研究背景及意义，并对传统的图像去噪算法进行了概述。

然后，重点阐述了加权核图像去噪算法的基本原理，包括核函数的选择、权重系数的确定等关键问题。

此外，本文还介绍了不同类型的加权核函数及其特点，以及如何根据不同的图像特征和噪声类型选择合适的加权核函数。

最后，本文对加权核图像去噪算法的未来发展趋势进行了展望，并提出了一些可能的研究方向。

关键词：图像去噪；加权核；核函数；图像处理；噪声去除

随着数字图像处理技术的快速发展，图像去噪作为其重要的研究方向之一，一直受到学者们的广泛关注。

图像在获取、传输和存储过程中，由于受到成像设备、环境因素以及传输介质等因素的影响，不可避免地会引入噪声，从而导致图像质量下降，影响后续图像分析和理解的准确性。