from：https://www.jianshu.com/p/67f909f3d0ce

在圖像處理的過程中，一般情況下都進(jìn)行圖像增強(qiáng)，圖像增強(qiáng)主要包括“空域增強(qiáng)”和“頻域增強(qiáng)”， 空域增強(qiáng)包括平滑濾波和銳化濾波。

平滑濾波，就是將圖像模糊處理，減少噪聲。那么在濾波之前，首先需要了解一下噪聲的種類，行成原因以及各種的特點(diǎn)。

噪聲可能來自于開始的圖像采集，量化或者后續(xù)的圖像編碼壓縮傳送過程，根據(jù)具體的離散性和隨機(jī)性主要講噪聲分成三類：'gaussian'、'poisson'、'salt&pepper'。下面我將具體分析三者的差異

一、高斯白噪聲（gaussian）

高斯白噪聲，在百度的定義為幅度分布服從高斯分布，概率譜分布服從均勻分布。白光是所有顏色光的集合，而白噪聲也可以理解成在頻譜上分布豐富，且在功率譜上趨近于常值。頻域有限，時(shí)域無限，那么也就是說，它在任何時(shí)刻出現(xiàn)的噪聲幅值都是隨機(jī)的。高斯分布也稱正態(tài)分布，有均值和方差兩個(gè)參數(shù)，均值反應(yīng)了對(duì)稱軸的方位，方差表示了正態(tài)分布曲線的胖瘦。高斯分布是最普通的噪聲分布。

在MATLAB中 有用于創(chuàng)建噪聲的函數(shù)，調(diào)用格式為J=imnoise(I,type)，例子如下：

clear all

>> i=imread('god.jpeg');

>> j=imnoise(i,'gaussian');

>> j1=imnoise(i,'gaussian',0,0.05);

>> j2=imnoise(i,'gaussian',0,0.2);

>> figure

>> subplot(2,2,1),imshow(i);

>> xlabel('原圖像');

>> subplot(2,2,2),imshow(j1);

>> xlabel('高斯白噪聲，方差＝0.05');

>> subplot(2,2,3),imshow(j);

>> xlabel('高斯白噪聲，默認(rèn)方差');

>> subplot(2,2,4),imshow(j2);

>> xlabel('高斯白噪聲，方差＝0.2');

上段代碼即對(duì)圖像進(jìn)行了 不同方差參數(shù)的 高斯加噪，

從圖像中可以看出，方差參數(shù)越大，圖像越模糊。

二、泊松噪聲

何為泊松噪聲，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(qǐng)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

了解了泊松分布數(shù)學(xué)模型，那什么是泊松噪聲、以及為什么會(huì)圖像會(huì)出現(xiàn)泊松噪聲呢？由于光具有量子特效，到達(dá)光電檢測(cè)器表面的量子數(shù)目存在統(tǒng)計(jì)漲落，因此，圖像監(jiān)測(cè)具有顆粒性，這種顆粒性造成了圖像對(duì)比度的變小以及對(duì)圖像細(xì)節(jié)信息的遮蓋，我們對(duì)這種因?yàn)楣饬孔佣斐傻臏y(cè)量不確定性成為圖像的泊松噪聲。

泊松噪聲一般在亮度很小或者高倍電子放大線路中出現(xiàn)。具體調(diào)用格式如下：

clear all

>> i=imread('god.jpeg');

>> j=imnoise(i,'poisson');

>> figure

>> subplot(1,2,1),imshow(i);

>> xlabel('原圖');

>> subplot(1,2,2),imshow(j);

>> xlabel('poisson加噪');

三、椒鹽噪聲

何為椒鹽噪聲，椒鹽噪聲又稱脈沖噪聲，它隨機(jī)改變一些像素值，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(diǎn)噪聲。椒鹽噪聲往往由圖像切割引起。具體調(diào)用格式如下：

>> clear all

>> i=imread('god.jpeg');

>> i=imread('god.jpeg');

>> j=imnoise(i,'salt & pepper',0.05);

>> j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.2);

>> j2=imnoise(i,'salt & pepper',0.5);

>> figure

>> subplot(2,2,1),imshow(i);

>> xlabel('原圖');

>> subplot(2,2,2),imshow(j);

>> xlabel('d=0.05');

>> subplot(2,2,3),imshow(j1);

>> xlabel('d=0.2');

>> subplot(2,2,4),imshow(j2);

>> xlabel('d=0.5');

從上圖可以看出，噪聲密度d越大，對(duì)圖像的影響也就越大，一般l大約影響d*numel(I)個(gè)像素。

四、總結(jié)

下面對(duì)一副圖像分別添加gaussian、poisson、salt&pepper噪聲。

>> clear all

>> i=imread('god.jpeg');

>> j=imnoise(i,'gaussian',0,0.025);

>> j1=imnoise(i,'salt & pepper',0.025);

>> j2=imnoise(i,'poisson');

>> figure

>> subplot(2,2,1),imshow(i);

>> xlabel('原圖');

>> subplot(2,2,2),imshow(j);

>> xlabel('gaussian');

>> subplot(2,2,3),imshow(j1);

>> xlabel('salt & pepper');

>> subplot(2,2,4),imshow(j2);

>> xlabel('poisson');

由此可見，椒鹽噪聲的強(qiáng)度最大，但是噪聲分布最稀松。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的浅析“高斯白噪声”，“泊松噪声”，“椒盐噪声”的区别的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。