图像处理中常用的方法来判断和去除噪声点包括以下几种：
1. 均值滤波：使用一个局部区域内的像素值的平均值来替代噪声点的像素值。这种方法适用于噪声点的强度较小的情况。
2. 中值滤波：使用一个局部区域内的像素值的中值来替代噪声点的像素值。这种方法对于椒盐噪声等极端噪声点有较好的去除效果。
3. 高斯滤波：使用高斯函数对局部区域内的像素值进行加权平均，以减弱噪声的影响。高斯滤波可以根据实际情况选择不同的卷积核大小和标准差。
4. 双边滤波：双边滤波是一种结合了空间域和像素值域的滤波方法。它考虑了像素之间的空间距离和像素值的相似性，能够在去除噪声的同时保留边缘信息。
5. 基于阈值的方法：通过设置一个阈值，将低于该阈值的像素点标记为噪声点，并进行去除。这种方法适用于噪声点的像素值与周围像素值差别较大的情况。
6. 基于形态学的方法：使用形态学操作（如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等）来去除小尺寸的噪声点。这种方法适用于噪声点的尺寸较小且形状规则的情况。
选择适当的去噪方法需要根据具体的图像和噪声类型进行实验和分析，并结合对图像质量的要求进行调节。
应该是抓取特征，无论是变质岩、沉积岩和火成岩，还是阔叶林，针叶林、灌木和草本植物， 大片的都应该是有其特定的形状特征。
首先应该用明显的颜色差异，找出形状。然后把形状用波形描述出来。根据波形的相识度来判断。
