學(xué)習(xí)筆記：數(shù)字圖像處理——圖像中噪聲分布和概率密度函數(shù)的關(guān)系

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學(xué)習(xí)的時候，看到各種噪聲，高斯、銳利、伽馬、均勻等。每個分布有概率密度函數(shù)，而這個和噪聲有啥具體的連接的關(guān)系，我不是很懂，稍微研究了一下，要點(diǎn)如下：

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例如下圖高斯噪聲的概率密度函數(shù)：

z表示灰度值，μ表示z的平均值或期望值，σ表示z的標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差的平方為z的方差。

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（Z不一定要和原圖像的范圍一致，例如應(yīng)該可以是0-10）

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我理解：噪聲本身和圖像內(nèi)容無關(guān)。

假設(shè)產(chǎn)生均值為20，標(biāo)準(zhǔn)差為10，大小為256*256

Noise?= 20 + 10*randn(256);

hist(Noise,100)；%直方圖

也就是說，

這個256*256個點(diǎn)的每一個點(diǎn)的灰度值是20的概率最大，是20之外的其他數(shù)值的概率逐漸減小。所以整副噪聲圖像的出現(xiàn)灰度值為20左右的數(shù)量是最多的。

再加到原圖像上。

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噪聲我參考：

和岡薩雷斯書上一樣的

https://blog.csdn.net/zhougynui/article/details/51764798

理解噪聲的函數(shù)和噪聲圖像的關(guān)系 C++

https://blog.csdn.net/u012936765/article/details/53200918

Matlab添加噪聲，濾波

https://blog.csdn.net/wulafly/article/details/53225269

matlab給數(shù)字圖像加高斯白噪聲的幾種方法

https://blog.csdn.net/liuyingying0418/article/details/79432962
數(shù)字圖像處理之椒鹽噪聲和中值濾波 C++

https://blog.csdn.net/tsfx051435adsl/article/details/78251739

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理：图像中噪声分布和概率密度函数的关系的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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