摘要
图像去噪作为低级图像处理领域的关键问题，一直是学术界和工业界的研究热点。
近年来，深度学习技术的快速发展为图像去噪带来了新的机遇，其中AutoEncoder-Decoder模型以其强大的特征提取和重构能力，在图像去噪领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义，并对传统图像去噪方法、深度学习图像去噪方法以及AutoEncoder-Decoder模型进行了概述。
然后，对基于AutoEncoder-Decoder的图像去噪研究现状进行了详细分析，包括模型结构设计、损失函数选择、训练策略以及优化方法等方面。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：图像去噪；AutoEncoder-Decoder；深度学习；卷积神经网络；文献综述
图像在获取、传输和存储过程中，由于受到成像设备、环境因素和传输介质等方面的影响，不可避免地会引入噪声。
图像噪声的存在会严重降低图像质量，影响后续图像处理和分析任务的精度，例如图像分割、目标识别和特征提取等。
因此，图像去噪成为图像预处理的关键步骤，旨在尽可能地去除图像中的噪声，同时保留图像的原始信息和细节。
图像去噪是一个典型的逆问题，其目标是在已知噪声图像的基础上，估计出原始的无噪声图像。
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