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泊松噪聲，中值濾波和威納濾波對(duì)于泊松噪聲的去噪效果哪個(gè)好

來源：整理時(shí)間：2024-12-13 12:41:45 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，中值濾波和威納濾波對(duì)于泊松噪聲的去噪效果哪個(gè)好

柏松

中值濾波和威納濾波對(duì)于泊松噪聲的去噪效果哪個(gè)好

2，什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(jìn)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(gè)極值，譬如0,255的8級(jí)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(diǎn)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

3，泊松噪聲為什么不能設(shè)置參數(shù)

泊松噪聲，就是符合泊松分布的噪聲模型，泊松分布適合于描述單位時(shí)間內(nèi)隨機(jī)事件發(fā)生的次數(shù)的概率分布。如某一服務(wù)設(shè)施在一定時(shí)間內(nèi)受到的服務(wù)請求的次數(shù)，電話交換機(jī)接到呼叫的次數(shù)、汽車站臺(tái)的候客人數(shù)、機(jī)器出現(xiàn)的故障數(shù)、自然災(zāi)害發(fā)生的次數(shù)、DNA序列的變異數(shù)、放射性原子核的衰變數(shù)等等

可以呀，你用數(shù)據(jù)線連接到電腦上，然后你打開需要修改的文件夾，在里面修改就OK了

十年前，第一次聽到《我們不一樣》這首歌時(shí)，我正在上海外灘要飯，我至今仍記憶猶新，如觸電般，沸騰得久久，不能平息，激起了我昂揚(yáng)斗志，因此決定不在這里要飯了。如今十年已經(jīng)過去了，

泊松噪聲為什么不能設(shè)置參數(shù)

4，在物理學(xué)中噪音有哪些

高斯噪聲：又叫白噪聲滿足高斯分布也就是初中學(xué)的那個(gè)正態(tài)分布的噪聲最典型的下雨的聲音收音機(jī)收不到電臺(tái)信號(hào)時(shí)候的沙沙聲都是高斯噪聲泊松噪聲：也叫散粒噪聲不用多說滿足泊松分布可以理解成高斯噪聲在低粒度下的近似畢竟在大粒度下分布趨近于高斯分布成因是光具有量子特性，到達(dá)光電檢測器表面的量子數(shù)目存在統(tǒng)計(jì)漲落，因此，圖像監(jiān)測具有顆粒性也就表現(xiàn)為泊松噪聲啦椒鹽噪聲：也叫脈沖雜訊是一種復(fù)雜的復(fù)合分布表現(xiàn)在圖像上就像你撒了椒鹽一樣成因可能是影像訊號(hào)受到突如其來的強(qiáng)烈干擾而產(chǎn)生、類比數(shù)位轉(zhuǎn)換器或位元傳輸錯(cuò)誤等這些都只是比較典型的噪聲但我猜聰明的你可能想到了：按統(tǒng)計(jì)中概率分布的不同是不是都對(duì)應(yīng)了一種噪聲呀？答案當(dāng)然是肯定的比如以后可能會(huì)學(xué)到的伽馬分布瑞利分布之類的都有自己對(duì)應(yīng)的噪聲但它們有什么形式和性質(zhì)和應(yīng)用呢？就靠聰明的你去研究咯

樂音：振動(dòng)起來是有規(guī)律的、單純的，并有準(zhǔn)確的高度（也叫音高）的音，我們稱它為樂音。噪音：沒有一定高度的音。它的振動(dòng)即無規(guī)律又雜亂無章的音，我們稱它為噪音。從物理學(xué)的角度來看：噪聲是發(fā)聲體做無規(guī)則振動(dòng)時(shí)發(fā)出的聲音。音高和音強(qiáng)變化混亂、聽起來不諧和的聲音。噪聲污染主要來源于交通運(yùn)輸、車輛鳴笛、工業(yè)噪音、建筑施工、社會(huì)噪音如音樂廳、高音喇叭以上是物理學(xué)的角度上分的樂音與噪音的區(qū)別

5，什么是poisson噪聲

1. Poisson分布的概念: Poisson分布是二項(xiàng)分布n很大而P很小時(shí)的特殊形式，是兩分類資料在n次實(shí)驗(yàn)中發(fā)生x次某種結(jié)果的概率分布。其概率密度函數(shù)為：P(x)=e-μ*μx/x! x=0,1,2...n，其中e為自然對(duì)數(shù)的底，μ為總體均數(shù)，x為事件發(fā)生的陽性數(shù)。2. Poisson分布的應(yīng)用條件: 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中有很多稀有疾病(如腫瘤,交通事故等）資料都符合Poisson分布，但應(yīng)用中仍應(yīng)注意要滿足以下條件：（1) 兩類結(jié)果要相互對(duì)立；（2) n次試驗(yàn)相互獨(dú)立；（3) n應(yīng)很大, P應(yīng)很小。 3. Poisson分布的概率 Poisson分布的概率利用以下遞推公式很容易求得： P(0)=e-μ P(x+1)=P(x)*μ/x+1, x=0,1,2,... 4. Poisson分布的性質(zhì): (1) Poisson分布均數(shù)與方差相等； (2) Poisson分布均數(shù)μ較小時(shí)呈偏態(tài),μ>=20時(shí)近似正態(tài)； (3) n很大, P很小，nP=μ為常數(shù)時(shí)二項(xiàng)分布趨近于Poisson分布； (4) n個(gè)獨(dú)立的Poisson分布相加仍符合Poisson分布四、Poisson分布的應(yīng)用 Poisson分布也主要用于符合Poisson分布分類資料率的區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。當(dāng)μ>=20時(shí)，根據(jù)正態(tài)近似的原理，可用（x-u0.05*x的算術(shù)平方根，x+u0.05*x的算術(shù)平方根）對(duì)總體均數(shù)進(jìn)行95%的區(qū)間估計(jì)。同樣，也可通過直接計(jì)算Poisson分布的累計(jì)概率進(jìn)行單側(cè)的假設(shè)檢驗(yàn)，在符合正態(tài)近似條件時(shí)，也可用u檢驗(yàn)進(jìn)行樣本率與總體率，兩個(gè)樣本率比較的假設(shè)檢驗(yàn)。poisson噪聲就是指圍繞擬合線上下波動(dòng)的大小，其可以用頻率公式表示，當(dāng)取值x不等于0的時(shí)候便出現(xiàn)噪聲，噪聲的大小取決于x可以取多少個(gè)數(shù)值，和計(jì)算出結(jié)果與理想曲線之間差距得出。