1、一般的图像可以用模糊的方式去除噪点 验证码的噪点，如果是单像素的可以根据周围像素点的颜色判断 其他情况就得用模式识别了。
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2、开操作就是先腐蚀后膨胀，闭操作则相反。他们的目的：前者是消除一些孤立点并断开物体之间的“藕断丝连”（不知道用什么词表达更好），后者则是实现填补“空点”的功能。
3、减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像变换域中完成。图像空间域去噪方法很多，如：线性滤波法、中值滤波法、维纳滤波法等。
中值滤波： 中值滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器。它使用滤波器范围内的像素的中值去代表该范围内所有的像素。
中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。
中值滤波的原理：对于一串连续输入的信号（量化后是一组数据）。如下图所示，是输入的原信号。中值滤波的原理为，重新计算每一个x的输出值(y)，新的输出值。
在OpenCV中，实现中值滤波的函数是cvmedianBlur()，其语法格式如下：式中：【例7】针对噪声图像，对其进行中值滤波，显示滤波的结果。
均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。
中值滤波可以有效去除高频信号，对低频信号影响很小，因此对去除椒盐噪声非常有效。细节多的图像本身高频信号很多，因此用中值滤波容易影响图像质量。
均值滤波和中值滤波属于空域图像增强的处理方法，均值滤波去麻点，中值滤波保边缘。要进行均值滤波首先要生成一个3x3矩阵。算法运算窗口一般采用奇数点的邻域来计算中值，最常用的窗口有3X3和5X5模型。
通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。原图是含有椒盐噪声的图像 利用中值滤波处理后，椒盐噪声几乎完全被去除掉 利用均值滤波处理后，椒盐噪声被处理成了小的气泡，但与此同时图像开始变得模糊。
将这两个文件放在同一个文件夹下，然后在 matlab 中运行 test_medfilter.m 即可。 将这两个文件放在同一个文件夹下，然后在 matlab 中运行 test_medfilter.m 即可。
在OpenCV中，实现中值滤波的函数是cvmedianBlur()，其语法格式如下：式中：【例7】针对噪声图像，对其进行中值滤波，显示滤波的结果。