图像画面中的噪声，大致可以分为两类：高斯噪声和椒盐噪声。在这里，我们先看下图像中两种噪声各自的特征。 椒盐噪声：噪声幅值基本相同，但出现位置随机。 高斯噪声：图像中每一点都存在噪声，但幅值是随机分布的。 用matlab给一个图像加高斯噪声： image=imread('E:\image ...

中值滤波：基于排序理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。 方法：取含有基数（偶数会有半像素的差）个模板数据的滑动模板，对模板中的数据从小到大排序，取排在中间位置上的数据作为最终的处理结果。 matlab程序： 对椒盐噪声的处理结果： 对高斯噪声的处理结果 ...

所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值。 均值滤波的方法是：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其近邻的若干像素组成，用模板中的像素的均值来替代原像素。 优点：算法简单，计算速度快。 缺点：在降低噪声时使图像产生模糊。 matla程序： 均值滤波 ...

原理：随机的将图像某些像素值改为0或255 添加椒盐噪声 ...

MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用如下： MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一 信号中加入高斯白噪声。1. WGN：产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列 ...

一、概念 英文名称：white Gaussian noise; WGN 定义：均匀分布于给定频带上的高斯噪声； 所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考察一个信号的两个不同方面的问题 ...

首先了解一下图像存在的噪声类型，这样才能使我们在图像处理中思路更加清晰，以下的内容都来自于中英文文献和互联网，在此就不对每一个参考一一列出。 目前大多数数字图像系统中，输入图像都是采用先冻结再扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行处理、存储、传输等加工变换。最后往往还要在组成多维图像 ...

图像灰度信息很难精确测量，一般情况下测量值总在真实值附近晃动，使用概率模型可以对该随机性建模，大致如下： 1 概率密度函数 1）随机变量 x 的概率密度函数 p(x) 定义为：当 趋近于 0 时，在区间 上概率为 ； 2）随机变量 x ...