高斯白噪声,在百度的定义为幅度分布服从高斯分布,概率谱分布服从均匀分布。白光是所有颜色光的集合,而白噪声也可以理解成在频谱上分布丰富,且在功率谱上趋近于常值。频域有限,时域无限,那么也就是说,它在任何时刻出现的噪声幅值都是随机的。高斯分布也称正态分布,有均值和方差两个参数,均值反应了对称轴的方位,方差...
目录 什么是图像噪声 噪声来源 常见噪声 高斯噪声 泊松噪声 乘性噪声 椒盐噪声 信噪比 什么是图像噪声 噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般,噪声信号与要研究的对象不相关,它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息。 通俗的说就是噪声让图像不清楚。 噪声来源 ...
高斯白噪声,在百度的定义为幅度分布服从高斯分布,概率谱分布服从均匀分布。白光是所有颜色光的集合,而白噪声也可以理解成在频谱上分布丰富,且在功率谱上趋近于常值。频域有限,时域无限,那么也就是说,它在任何时刻出现的噪声幅值都是随机的。高斯分布也称正态分布,有均值和方差两个参数,均值反应了对称轴的方位,方差...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置参数num_samples=1000lambda_rate=5# 泊松噪声的平均率mu=0# 高斯噪声的均值sigma=1# 高斯噪声的标准差# 生成泊松噪声poisson_noise=np.random.poisson(lambda_rate,num_samples)# 生成高斯噪声gaussian_noise=np.random.normal(mu,sigma,num_samples)# 将两种噪声...
什么是泊松噪声,就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(Poisson Di)的公 式如下: 关于泊松分布的详细解释看这里:http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈 关于高斯分布与高斯噪声看这里: http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7181463 二:程序实现 ...
什么是泊松噪声,就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(Poisson Di)的公 式如下: 关于泊松分布的详细解释看这里:http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈 关于高斯分布与高斯噪声看这里: http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7181463 二:程序实现 ...
高斯噪声 泊松噪声 颗粒噪声 这里不细说、大概就是用统计分布来描述不同的噪声。 空域平滑滤波 操作对象:图像的像素灰度值。 我的理解就是你在转换为灰度图像之后的那个矩阵的每一个点的值。 主要指的是基于图像空间的领域模板运算。 大概就是你在处理一个点的时候要考虑到相邻的点,最直观就是用周围的点当作你...
本发明提供一种泊松‑高斯混合噪声的去除方法,包括下列步骤:构建包含泊松‑高斯混合噪声图像的数据集,将所述数据集划分为训练集与测试集;建立噪声图像去噪模型,所述模型包括GAT层、CNN层、残差层、逆GAT层,将所述训练集中的数据输入所述非盲泊松‑高斯混合去噪模型中进行训练,从而获得训练完成的非盲泊松‑高斯...
以前在图像加噪博文中现实的加高斯噪声,比较复杂。是自己完全实现了高斯随 机数的产生,这里主要是利用JAVA的随机数API提供的nextGaussion()方法来得 到高斯随机数。泊松噪声为了简化计算,Google到一位神人完成的C++代码于是 我翻译成Java的。 三:程序效果 ...
该方法使用泊松高斯模型建模原始图像,并使用块选择技术选择弱纹理图像块进行噪声估计和去除。实验结果表明,与其他方法相比,本方法能够获得更好的去噪效果,同时能够保持更多的细节信息。 关键词:弱纹理图像块、泊松高斯模型、噪声估计、去噪、细节保持 1. 引言 数字图像处理一直是计算机视觉和计算机图形学中的重要研究方向...