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圖像去噪是圖像處理中的基本問題之一。現如今，已經存在了大量的算法能夠解決含高斯噪聲的圖像去噪問題。但是，含泊松噪聲的圖像去噪問題依然很少被研究。泊松噪聲，一般會在由數量少的光子產生的圖像中觀察到，例如熒光顯微鏡檢查、發射X線體層照相術等等。
最近十多年來，對于去除灰色圖像中泊松噪聲的研究取得了一定進展。例如，C siszarcU最早提出了Kullback-Leibler（KL） -divergence保真項用于去除灰色圖像中的泊松噪聲。Luisier等在小波變換中構造了一個SURE估計量用于泊松噪聲的去除。Gong等提出了一個/1+/2保真項去除泊松噪聲及一切未知噪聲。最近，Zhang等學者使用重新賦權的f2方法逼近KL-divergence保真項，從而實現了去除泊松噪聲的目的。
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