本文目录一览

1，椒盐噪声的介绍

椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。

椒盐噪声的介绍

2，椒盐噪声的概率密度是什么样的它服从什么分布

首先，中心极限定理就是不论随机变量自身服从什么分布，在符合一定条件的情况下，将随机变量的均值进行标准化后都近似服从正态分布。噪声因子也不例外，首先不同时间点的噪声一般都是独立同分布，而且均值为0，所以自然符合中心极限定理的要求。如果解答仍然不满意可以讨论。

椒盐噪声的概率密度是什么样的它服从什么分布

3，什么是椒盐噪声什么是泊松噪声

椒盐噪声你都不知道呀?你把一瓶椒盐倒进嘴里,能不发出噪声吗?
椒盐噪声：这种噪声值不是连续变化，而只有1个极值，譬如0,255的8级灰度图象中，椒盐噪声值只能出现255，而不出现其它中间值，因此它表现为图象某些点特别亮，类似我们的晶体盐的亮度的感觉，所以叫椒盐噪声。泊松噪声，则是分布符合泊松噪声模型
matlab 函数 imnoise 可以添加 高斯噪声、椒盐噪声等。建议你直接使用imnoise 函数。

什么是椒盐噪声什么是泊松噪声

4，图像处理中的线性滤波算法与非线性滤波算法的区别高斯噪声与椒盐

线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波器（高斯加权平均值）等。由于线性滤波器是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的（转移函数即模板的傅里叶变换）。非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系，即用逻辑运算实现，如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器等，是通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的，没有固定的模板，因而也就没有特定的转移函数（因为没有模板作傅里叶变换），另外，膨胀和腐蚀也是通过最大值、最小值滤波器实现的。高斯噪声是指噪声服从高斯分布，即某个强度的噪声点个数最多，离这个强度越远噪声点个数越少，且这个规律服从高斯分布。高斯噪声是一种加性噪声，即噪声直接加到原图像上，因此可以用线性滤波器滤除。椒盐噪声类似把椒盐撒在图像上，因此得名，是一种在图像上出现很多白点或黑点的噪声，如电视里的雪花噪声等。椒盐噪声可以认为是一种逻辑噪声，用线性滤波器滤除的结果不好，一般采用中值滤波器滤波可以得到较好的结果。本人非大神，互相学习，希望能帮到你

5，请问脉冲噪声和椒盐噪声的区别是什么啊谢谢

脉冲噪声　　脉冲噪声是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。产生脉冲噪声的原因多种多样，其中包括电磁干扰以及通信系统的故障和缺陷，也可能在通信系统的电气开关和继电器改变状态时产生。　　脉冲噪声对模拟数据一般仅是小麻烦。但在数字式数据通信中，脉冲噪声是出错的主要原因。　　脉冲噪声，它的持续时间小于1秒、噪声强度峰值比其均方根值大于10dB，而重复频率又小于10Hz的间断性噪声。　　脉冲噪声：突然爆发又很快消失，持续时间≤0.5s，间隔时间＞1s，声压有效值变化≥40dB（A）的噪声。椒盐噪声　　椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。　　去除脉冲干扰级椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。　　路面图像属于结构光图像，使用区域分割技术中的阀值分割法消除白噪声及部分椒盐噪声，而不能使用中值滤波对白噪声及椒盐噪声进行滤波，因为滤波模板在图像中漫游时会改变光条中像素的真实灰度分布，给随后的重心法细化过程带来负面影响。　　大量的实验研究发现，由摄像机拍摄得到的图像受离散的脉冲、椒盐噪声和零均值的高斯噪声的影响较严重。噪声给图像处理带来很多困难，对图像分割、特征提取、图像识别等具有直接影响。因此，实时采集的图像需进行滤波处理。消除图像中的噪声成份叫做图像的平滑化或滤波操作。滤波的目的有两个:一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式;二是为适应计算机处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。对滤波处理的要求有两条:一是不能损坏图像轮廓及边缘等重要信息;二是使图像清晰，视觉效果好。

文章TAG：椒盐噪声  噪声  椒盐  介绍  椒盐噪声  
下一篇