Предполагая, что шум является солью и перцем и случайным образом распределен по изображению, медианный фильтр был бы простым способом устранения шума.
Вы также можете сравнить каждый пиксель с медианным значением его окрестности и если он выходит за пределы значения (медианное +/- медианное * пороговое значение), пометьте пиксель как шум. Замените пиксель медианой. Таким образом вы устраняете шум и не меняете остальную часть изображения.
В вашем примере изображения шум не распределяется случайным образом, поэтому вам нужно будет использовать подход, ориентированный на данные. Если вы знаете, что шум всегда будет появляться в областях с пятнами, то медианный фильтр не будет работать очень хорошо, если вы не увеличите размер ядра, что также снизит качество изображения.
Если вы знать что-то о структуре изображения, например, что оно должно быть одного цвета или иметь определенный узор, тогда будет невозможно определить точное искаженное значение.