这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了图像处理（12）--图像各种噪声及去噪方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-719916.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-719916.html
到了这里，关于图像处理（12）--图像各种噪声及去噪方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声；按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声；按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声；平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为：高斯噪声、泊松噪声、脉冲噪声、瑞利噪声。 1.2基于统计后的概率密度函数
1、高斯噪声 指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，其产生的主要原因是由于相机在拍摄时视场较暗且亮度不均匀造成的，同时相机长时间工作使得温度过高也会引起高斯噪声，另外电路元器件白身噪声和互相影响也是造成高斯噪声的重要原因之一。 概率密度函数（PDF）
指服从 高斯分布 （正态分布）的一类噪声，其产生的主要原因是由于相机在拍摄时视场较暗且亮度不均匀造成的，同时相机长时间工作使得温度过高也会引起高斯噪声，另外电路元器件白身噪声和互相影响也是造成高斯噪声的重要原因之一。 概率密度函数（PDF）如下： 初始
使用场景：深色(黑色)背景的亮点(白点)检测 详情见： 对比度亮度图像增强及convertTo详解 实现： 简单介绍一下，暂时用不到。 直方图均衡化是对一整幅图像进行映射，并不会对某些区域局部映射，对于那些部分区域偏暗或者偏亮的图像而言并不适用。同时直方图均衡化后的
目录 图像处理：随机添加椒盐噪声和高斯噪声Python 1.常见的图像噪声 （1）高斯噪声 （2） 椒盐噪声 2.生成图像噪声 （1）高斯噪声 （2） 椒盐噪声（速度慢） （3） 椒盐噪声（快速版） 3. Demo测试 图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。在噪
%%-------------------------Matlab图像的噪声处理------------------------- %-------------------头文件----------------------------- clc ; %清屏幕 clear ; %删除所有的变量 close all ; %将所有打开的图片关掉 %-----------------------添加噪声 imnoise()--------------------------- A = imread(\\\'1.jpg\\\') ; A1 = rgb2gray( A ) ; %彩图转灰度
亮度与对比度转换 图像变换可分为以下两种： 点算子：基于像素变换，在这一类图像变换中，仅仅根据输入像素值计算相应的输出像素值 邻域算子：基于图像区域进行变换 两种常用的点算子是用常数对点的像素值进行乘法或加法运算，可以表示为： g ( i , j ) = α ∗ f ( i ,
本文主要讲述了一体化模型进行去噪、去雨、去模糊，也就是说，一个模型就可以完成上述三个任务。实现了良好的图像复原功能！ 先来看一下美女复原.jpg 具体的 ： 在图像恢复任务中，需要在恢复图像的过程中保持空间细节和高级上下文信息之间的复杂平衡。 在这篇论文
首先，我们看一下random_noise的构造： floating-point image是浮点图的意思。**kwargs是参数的意思，对这部分我也作一定的学习（之前不懂），改天写一个博客记录一下。它的作用：把多个参数打包。 1.image: 输入的图像是n维数组，会转换为浮点型 2.mode: 除了高斯型，还
如果把白色和黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度，灰度分为256阶，0为黑色，灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等（150，150，150）就代表灰度为150. 一幅图像中不同位置的亮度是不一样的，可用f(x,y)来表示(x,y)上的亮度。由于光是一种能量形式，因此亮度是非负
