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椒鹽噪聲，椒鹽噪聲的介紹

來源：整理時間：2024-11-12 19:40:33 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，椒鹽噪聲的介紹
2，椒鹽噪聲的概率密度是什么樣的它服從什么分布
3，什么是椒鹽噪聲什么是泊松噪聲
4，圖像處理中的線性濾波算法與非線性濾波算法的區(qū)別高斯噪聲與椒鹽
5，請問脈沖噪聲和椒鹽噪聲的區(qū)別是什么啊謝謝

1，椒鹽噪聲的介紹

椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點噪聲。椒鹽噪聲往往由圖像切割引起。

椒鹽噪聲的介紹

2，椒鹽噪聲的概率密度是什么樣的它服從什么分布

首先，中心極限定理就是不論隨機變量自身服從什么分布，在符合一定條件的情況下，將隨機變量的均值進行標準化后都近似服從正態(tài)分布。噪聲因子也不例外，首先不同時間點的噪聲一般都是獨立同分布，而且均值為0，所以自然符合中心極限定理的要求。如果解答仍然不滿意可以討論。

椒鹽噪聲的概率密度是什么樣的它服從什么分布

3，什么是椒鹽噪聲什么是泊松噪聲

椒鹽噪聲你都不知道呀?你把一瓶椒鹽倒進嘴里,能不發(fā)出噪聲嗎?

椒鹽噪聲：這種噪聲值不是連續(xù)變化，而只有1個極值，譬如0,255的8級灰度圖象中，椒鹽噪聲值只能出現(xiàn)255，而不出現(xiàn)其它中間值，因此它表現(xiàn)為圖象某些點特別亮，類似我們的晶體鹽的亮度的感覺，所以叫椒鹽噪聲。泊松噪聲，則是分布符合泊松噪聲模型

matlab 函數(shù) imnoise 可以添加高斯噪聲、椒鹽噪聲等。建議你直接使用imnoise 函數(shù)。

什么是椒鹽噪聲什么是泊松噪聲

4，圖像處理中的線性濾波算法與非線性濾波算法的區(qū)別高斯噪聲與椒鹽

線性濾波器的原始數(shù)據(jù)與濾波結(jié)果是一種算術(shù)運算，即用加減乘除等運算實現(xiàn)，如均值濾波器（模板內(nèi)像素灰度值的平均值）、高斯濾波器（高斯加權(quán)平均值）等。由于線性濾波器是算術(shù)運算，有固定的模板，因此濾波器的轉(zhuǎn)移函數(shù)是可以確定并且是唯一的（轉(zhuǎn)移函數(shù)即模板的傅里葉變換）。非線性濾波器的原始數(shù)據(jù)與濾波結(jié)果是一種邏輯關(guān)系，即用邏輯運算實現(xiàn)，如最大值濾波器、最小值濾波器、中值濾波器等，是通過比較一定鄰域內(nèi)的灰度值大小來實現(xiàn)的，沒有固定的模板，因而也就沒有特定的轉(zhuǎn)移函數(shù)（因為沒有模板作傅里葉變換），另外，膨脹和腐蝕也是通過最大值、最小值濾波器實現(xiàn)的。高斯噪聲是指噪聲服從高斯分布，即某個強度的噪聲點個數(shù)最多，離這個強度越遠噪聲點個數(shù)越少，且這個規(guī)律服從高斯分布。高斯噪聲是一種加性噪聲，即噪聲直接加到原圖像上，因此可以用線性濾波器濾除。椒鹽噪聲類似把椒鹽撒在圖像上，因此得名，是一種在圖像上出現(xiàn)很多白點或黑點的噪聲，如電視里的雪花噪聲等。椒鹽噪聲可以認為是一種邏輯噪聲，用線性濾波器濾除的結(jié)果不好，一般采用中值濾波器濾波可以得到較好的結(jié)果。本人非大神，互相學習，希望能幫到你

5，請問脈沖噪聲和椒鹽噪聲的區(qū)別是什么啊謝謝

脈沖噪聲　　脈沖噪聲是非連續(xù)的，由持續(xù)時間短和幅度大的不規(guī)則脈沖或噪聲尖峰組成。產(chǎn)生脈沖噪聲的原因多種多樣，其中包括電磁干擾以及通信系統(tǒng)的故障和缺陷，也可能在通信系統(tǒng)的電氣開關(guān)和繼電器改變狀態(tài)時產(chǎn)生。　　脈沖噪聲對模擬數(shù)據(jù)一般僅是小麻煩。但在數(shù)字式數(shù)據(jù)通信中，脈沖噪聲是出錯的主要原因。　　脈沖噪聲，它的持續(xù)時間小于1秒、噪聲強度峰值比其均方根值大于10dB，而重復頻率又小于10Hz的間斷性噪聲?！　∶}沖噪聲：突然爆發(fā)又很快消失，持續(xù)時間≤0.5s，間隔時間＞1s，聲壓有效值變化≥40dB（A）的噪聲。椒鹽噪聲　　椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點噪聲。椒鹽噪聲往往由圖像切割引起?！　∪コ}沖干擾級椒鹽噪聲最常用的算法是中值濾波?！　÷访鎴D像屬于結(jié)構(gòu)光圖像，使用區(qū)域分割技術(shù)中的閥值分割法消除白噪聲及部分椒鹽噪聲，而不能使用中值濾波對白噪聲及椒鹽噪聲進行濾波，因為濾波模板在圖像中漫游時會改變光條中像素的真實灰度分布，給隨后的重心法細化過程帶來負面影響?！　〈罅康膶嶒炑芯堪l(fā)現(xiàn)，由攝像機拍攝得到的圖像受離散的脈沖、椒鹽噪聲和零均值的高斯噪聲的影響較嚴重。噪聲給圖像處理帶來很多困難，對圖像分割、特征提取、圖像識別等具有直接影響。因此，實時采集的圖像需進行濾波處理。消除圖像中的噪聲成份叫做圖像的平滑化或濾波操作。濾波的目的有兩個:一是抽出對象的特征作為圖像識別的特征模式;二是為適應(yīng)計算機處理的要求，消除圖像數(shù)字化時所混入的噪聲。對濾波處理的要求有兩條:一是不能損壞圖像輪廓及邊緣等重要信息;二是使圖像清晰，視覺效果好。