泊松噪声，中值滤波和威纳滤波对于泊松噪声的去噪效果哪个好

1，中值滤波和威纳滤波对于泊松噪声的去噪效果哪个好

柏松

中值滤波和威纳滤波对于泊松噪声的去噪效果哪个好

2，什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

3，泊松噪声为什么不能设置参数

泊松噪声，就是符合泊松分布的噪声模型，泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数等等

可以呀，你用数据线连接到电脑上，然后你打开需要修改的文件夹，在里面修改就OK了

十年前，第一次听到《我们不一样》这首歌时，我正在上海外滩要饭，我至今仍记忆犹新，如触电般，沸腾得久久，不能平息，激起了我昂扬斗志，因此决定不在这里要饭了。如今十年已经过去了，

泊松噪声为什么不能设置参数

4，在物理学中噪音有哪些

高斯噪声：又叫白噪声满足高斯分布也就是初中学的那个正态分布的噪声最典型的下雨的声音收音机收不到电台信号时候的沙沙声都是高斯噪声泊松噪声：也叫散粒噪声不用多说满足泊松分布可以理解成高斯噪声在低粒度下的近似毕竟在大粒度下分布趋近于高斯分布成因是光具有量子特性，到达光电检测器表面的量子数目存在统计涨落，因此，图像监测具有颗粒性也就表现为泊松噪声啦椒盐噪声：也叫脉冲杂讯是一种复杂的复合分布表现在图像上就像你撒了椒盐一样成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等这些都只是比较典型的噪声但我猜聪明的你可能想到了：按统计中概率分布的不同是不是都对应了一种噪声呀？答案当然是肯定的比如以后可能会学到的伽马分布瑞利分布之类的都有自己对应的噪声但它们有什么形式和性质和应用呢？就靠聪明的你去研究咯

乐音：振动起来是有规律的、单纯的，并有准确的高度（也叫音高）的音，我们称它为乐音。噪音：没有一定高度的音。它的振动即无规律又杂乱无章的音，我们称它为噪音。从物理学的角度来看：噪声是发声体做无规则振动时发出的声音。音高和音强变化混乱、听起来不谐和的声音。噪声污染主要来源于交通运输、车辆鸣笛、工业噪音、建筑施工、社会噪音如音乐厅、高音喇叭以上是物理学的角度上分的乐音与噪音的区别

5，什么是poisson噪声

1. Poisson分布的概念: Poisson分布是二项分布n很大而P很小时的特殊形式，是两分类资料在n次实验中发生x次某种结果的概率分布。其概率密度函数为：P(x)=e-μ*μx/x! x=0,1,2...n，其中e为自然对数的底，μ为总体均数，x为事件发生的阳性数。2. Poisson分布的应用条件: 医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤,交通事故等）资料都符合Poisson分布，但应用中仍应注意要满足以下条件：（1) 两类结果要相互对立；（2) n次试验相互独立；（3) n应很大, P应很小。 3. Poisson分布的概率 Poisson分布的概率利用以下递推公式很容易求得： P(0)=e-μ P(x+1)=P(x)*μ/x+1, x=0,1,2,... 4. Poisson分布的性质: (1) Poisson分布均数与方差相等； (2) Poisson分布均数μ较小时呈偏态,μ>=20时近似正态； (3) n很大, P很小，nP=μ为常数时二项分布趋近于Poisson分布； (4) n个独立的Poisson分布相加仍符合Poisson分布四、Poisson分布的应用 Poisson分布也主要用于符合Poisson分布分类资料率的区间估计和假设检验。当μ>=20时，根据正态近似的原理，可用（x-u0.05*x的算术平方根，x+u0.05*x的算术平方根）对总体均数进行95%的区间估计。同样，也可通过直接计算Poisson分布的累计概率进行单侧的假设检验，在符合正态近似条件时，也可用u检验进行样本率与总体率，两个样本率比较的假设检验。poisson噪声就是指围绕拟合线上下波动的大小，其可以用频率公式表示，当取值x不等于0的时候便出现噪声，噪声的大小取决于x可以取多少个数值，和计算出结果与理想曲线之间差距得出。

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