圖像畫面中的噪聲，大致可以分為兩類：高斯噪聲和椒鹽噪聲。在這里，我們先看下圖像中兩種噪聲各自的特征。 椒鹽噪聲：噪聲幅值基本相同，但出現位置隨機。 高斯噪聲：圖像中每一點都存在噪聲，但幅值是隨機分布的。 用matlab給一個圖像加高斯噪聲： image=imread('E:\image ...

中值濾波：基於排序理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術。 方法：取含有基數（偶數會有半像素的差）個模板數據的滑動模板，對模板中的數據從小到大排序，取排在中間位置上的數據作為最終的處理結果。 matlab程序： 對椒鹽噪聲的處理結果： 對高斯噪聲的處理結果 ...

所謂均值濾波實際上就是用均值替代原圖像中的各個像素值。 均值濾波的方法是：對待處理的當前像素，選擇一個模板，該模板為其近鄰的若干像素組成，用模板中的像素的均值來替代原像素。 優點：算法簡單，計算速度快。 缺點：在降低噪聲時使圖像產生模糊。 matla程序： 均值濾波 ...

原理：隨機的將圖像某些像素值改為0或255 添加椒鹽噪聲 ...

MATLAB中白噪聲的WGN和AWGN函數的使用如下： MATLAB中產生高斯白噪聲非常方便，可以直接應用兩個函數，一個是WGN，另一個是AWGN。WGN用於產生高斯白噪聲，AWGN則用於在某一 信號中加入高斯白噪聲。1. WGN：產生高斯白噪聲y = wgn(m,n,p) 產生一個m行n列 ...

一、概念 英文名稱：white Gaussian noise; WGN 定義：均勻分布於給定頻帶上的高斯噪聲； 所謂高斯白噪聲中的高斯是指概率分布是正態函數，而白噪聲是指它的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先后信號在時間上的相關性。這是考察一個信號的兩個不同方面的問題 ...

首先了解一下圖像存在的噪聲類型，這樣才能使我們在圖像處理中思路更加清晰，以下的內容都來自於中英文文獻和互聯網，在此就不對每一個參考一一列出。 目前大多數數字圖像系統中，輸入圖像都是采用先凍結再掃描方式將多維圖像變成一維電信號，再對其進行處理、存儲、傳輸等加工變換。最后往往還要在組成多維圖像 ...

圖像灰度信息很難精確測量，一般情況下測量值總在真實值附近晃動，使用概率模型可以對該隨機性建模，大致如下： 1 概率密度函數 1）隨機變量 x 的概率密度函數 p(x) 定義為：當 趨近於 0 時，在區間 上概率為 ； 2）隨機變量 x ...