在图像信号处理中，背景噪音是一个常见的问题，它可能会影响图像的质量和识别精度，为了降低背景噪音，我们可以采取以下几种策略：
1、选择合适的滤波器：滤波器是一种常用的噪声抑制工具，可以根据图像的特点选择不同类型的滤波器，如均值滤波器、高斯滤波器等，这些滤波器可以通过对图像进行平滑处理，减少噪声的影响。
2、增强图像对比度：对比度较低的图像容易受到背景噪音的影响，因此可以通过增强图像的对比度来提高噪声的可见性，从而更容易对其进行处理，常用的方法包括直方图均衡化、局部对比度增强等。
3、特征提取：通过对图像进行特征提取，可以提取出与噪声无关的重要信息，从而降低噪声的影响，可以使用边缘检测算法、角点检测算法等来提取图像中的重要特征。
4、深度学习降噪模型：深度学习技术已经广泛应用于图像处理领域，包括降噪，通过训练深度学习模型，可以对图像进行自动降噪处理，常用的深度学习降噪模型包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
5、优化算法参数：在图像信号处理过程中，算法的参数设置可能会影响噪声的抑制效果，可以通过优化算法参数来提高噪声抑制的效果，可以尝试调整滤波器的参数、优化对比度增强算法的参数等。
降低图像信号处理中的背景噪音需要综合考虑多种策略和方法，通过选择合适的滤波器、增强图像对比度、特征提取、使用深度学习降噪模型以及优化算法参数等方法，可以有效地降低背景噪音，提高图像的质量和识别精度。
