常用的去噪算法如下：

1、中值滤波器（Median Filter）：这是一种非线性数字滤波技术，通过用邻域中值替换每个像素值来去噪。它对于去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）特别有效。

2、Wiener滤波器：Wiener滤波器是一种统计最优估计方法，它基于对信号和噪声的统计特性的了解。在去噪问题中，Wiener滤波器试图找到能够最大限度地减少误差的滤波器。

3、Kalman滤波器：这是一种线性动态系统状态估计方法，它也适用于去噪。Kalman滤波器特别适合于处理带有随机噪声的数据。

4、小波去噪（Wavelet Denoising）：小波分析可以提供信号的时间和频率信息，这使得它成为一种有效的去噪技术。小波去噪通过将信号分解为小波系数，然后去除噪声的小波系数，最后重构信号。

5、非局部均值去噪（Non-Local Means Denoising）：这种算法基于图像块的相似性。它将每个像素替换为其最相似的邻居的平均值，这样可以有效地去除噪声。

去噪算法的应用：

1、语音识别：在语音识别中，噪声是常见的干扰因素，如环境噪声、设备噪声等。去噪算法可以帮助去除这些噪声，提高语音识别的准确性。

2、图像处理：在图像处理中，噪声可能来自图像的获取、传输或处理过程。去噪算法可以去除这些噪声，提高图像的质量和可读性。例如，中值滤波器就经常用于图像处理中的椒盐噪声去除。

3、无线通信：在无线通信中，噪声和干扰是常见的问题，它们会影响通信质量和数据传输速率。去噪算法可以帮助提取出有用的信号，提高无线通信的性能。

4、地球物理学：在地球物理学中，地震数据通常包含噪声，这会影响对地下结构的准确理解。去噪算法可以帮助去除地震数据中的噪声，提高对地下结构的认识。

5、生物医学工程：在生物医学工程中，医学图像如X光片、MRI和CT扫描图像通常包含噪声，这可能影响医生对疾病的诊断。去噪算法可以帮助去除这些噪声，提高医学图像的质量和诊断的准确性。