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在论文中,我们可以考虑对图像添加不同类型的噪声,例如高斯噪声、椒盐噪声或泊松噪声。这样可以更加全面地评估图像处理算法的性能,并提供更多的实验结果来支持我们的研究。此外,我们还可以探索不同噪声水平下的图像恢复方法,以便比较它们的效果和鲁棒性。通过这样的扩充,我们能够更好地理解图像处理领域的挑战和解决方案,为未来的研究提供更多的参考和启示。