加性噪声 乘性噪声

最新推荐文章于 2024-03-23 17:32:07 发布
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分类专栏： signal_processing
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博客介绍了两种噪声，加性噪声一直存在，乘性噪声与信号是相乘关系，且若无信号，噪声也无法显现。

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加性噪声：一直存在的。

乘性噪声：与信号是相乘关系，若无信号，噪声也无法显现。

乘性噪声理解
Sousky的博客
04-17 2万+
来自：乘性噪声图像处理方法研究 乘性噪声普遍存在于现实世界的图像应用当中，如合成孔径雷达、超声波、激光等相干图像系统当中．与标准加性高斯白噪声相区别，乘性噪声符合瑞利或伽玛分布函数．乘性噪声对图像的污染严重，而有效地的处理乘性噪声图像比较困难，因为乘性噪声起伏较剧烈，均匀度较低。 由于SAR图像成像的特殊性，在成像过程中所产生的噪声也表现出明显不同于光学图像的特...
加性噪声和乘性噪声、均值滤波器、方框滤波器、中值滤波器、高斯滤波器、双边滤波器
qq_55025358的博客
04-13 5891
1.滤波器的作用 滤波，也称平滑或者模糊，主要是为了减小图像噪声和伪影，同时在降低图像分辨率的时候，平滑也是必要的。 2.认识两种噪声 首先我们来认识两种常见噪声： 椒盐噪声，也就是夹杂在图像中的黑色和白色噪音像素，这是一种非线性噪声，也称为乘性噪声，之所以称为乘性是因为这种噪声和源图像是伴随存在的，图像产生该噪声也就产生，图像消失该图像也就消失，这是一种非线性噪声，可以将图片看做一个系统 ，而椒盐噪声就是因为图片的时变性和非线性造成的。 高斯噪声，一种噪声强度满足正态分布的图像噪声，这是一种线性
图像处理——乘性噪声和加性噪声
ngc_1277
12-23 2万+
加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，该类噪声是一直存在的。一般通信中把加性随机性看成是系统的背景噪声。 乘性噪声一般由信道不理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在。乘性随机性看成系统的时变性（如衰落或者多普勒）或者非线性所造成的。 乘性噪声普遍存在于现实世界的图像应用当中，如合成孔径雷达、超声波、激光等相干图像系统当中．与标准加...
乘性噪声估计
qq_41327049的博客
03-23 821
估计图像中的乘性噪声是一个相对复杂的过程，通常涉及到对图像信号和噪声的统计特性的深入分析。乘性噪声与图像的原始信号是相关的，并随图像信号的变化而变化，如飞点扫描图像中的噪声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等。乘性噪声的数学模型可以表示为 f(x, y) = g(x, y) [1 + v(x, y)]，其中 g(x, y) 是原始图像信号，v(x, y) 是噪声项。需要注意的是，估计图像中的乘性噪声是一个具有挑战性的任务，因为乘性噪声与图像信号本身相关，这使得分离和估计噪声变得更加困难。
乘性噪声的分析与综合仿真
CyberInversion的博客
11-25 2341
讨论时钟抖动与相位噪声的关系，并通过仿真来展示相位噪声对于链路性能的影响。
加性噪声和乘性噪声
热门推荐
miao0967020148的专栏
09-15 3万+
加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。一般通信中把加性随机性看成是系统的背景噪声。 乘性噪声一般由信道不理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在。乘性随机性看成系统的时变性（如衰落或者多普勒）或者非线性所造成的。
加性噪声与乘性噪声
09-02
加性噪声与乘性噪声的性质，区别和联系，继而进行选择和判断。
同态滤波_乘性噪声去除_NOISE_乘性噪声_同态滤波_图像增强_
10-04
在图像处理中，噪声通常分为两种类型：加性噪声和乘性噪声。加性噪声是图像信号与噪声相加的结果，而乘性噪声则是图像信号与噪声相乘。乘性噪声对图像的影响更为严重，因为它会改变图像的相对强度，尤其是对于暗部...
MATLAB_Gaussian-Pepper-Noise-Generator.rar_乘性噪声_乘性噪声 matlab_加性噪声
07-13
MATLAB给图像添加高斯、椒盐、加性及乘性噪声[噪声生成]源代码Gaussian-Pepper-Noise-Generator
feidutuchuli.zip_matlab椒盐噪声_乘性噪声_加噪声_加性噪声_椒盐噪声
07-14
对灰度图的加噪声处理，包括加高斯噪声，乘性噪声以及椒盐噪声。
saltandpepper.rar_multiplicative_乘性噪声_加椒盐噪声_图像 椒盐_图像乘性噪声
07-15
MATLAB给图像添加高斯、椒盐、加性及乘性噪声[噪声生成]
噪声，白噪声，加性噪声和乘性噪声
O-技术文章收藏夹
04-14 7667
对于一个学遥感或者说做图像处理的人来说，对噪声应该很敏感。但什么是加性噪声和乘性噪声，估计有部分并不很清楚。下面简要介绍之，内容摘自http://hi.baidu.com/%D2%B9%CB%AE%BE%A7%CD%F5%BD%A8%C7%E0/blog/item/137c42bf243d9c0f19d81f82.html噪声:不期望接收到的信号(相对于期望接收到的信号而言)---------------------白噪声(白杂讯)，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程，是功率谱密度在整个频域内均匀
典型随机噪声激励
weixin_45774613的博客
05-10 3033
来自系统所处外部环境的随机涨落，或由外部参量控制的随机涨落，反映外界因素对系统的影响和扰动，如环境温度的变化、电子设备的磁场、脉冲激光、广播信号、雷达发射等。：在系统中表现出与系统变量相乘的关系，通常是由系统的时变性或非线性造成的，其中系统的扩散系数表现为状态变量的函数项，且外部噪声一般视作乘性噪声。，由于高斯噪声是平稳随机过程，完全由均值和相关函数确定，为便于分析和计算，在随机动力学的研究中普遍采用高斯噪声。的功率谱密度为常数，具有零相关时间，常见的白噪声类型有高斯白噪声和泊松白噪声；
Python 加性高斯白噪声 AWGN
云帝的博客
05-17 1万+
高斯白噪声 概念 加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise，简写AWGN） "白"是指功率谱恒定； 高斯指的是概率p (x)满足高斯函数。 在百度百科中的概念是，加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。 公式推导 matlab的库中有AWGN这个库，如果要使用Python进行实现，要按照信噪比SRN公式进行推导： 其中x为原始信号，n为噪声信号。 推导可得噪声信号公式，其中N为原始信号长度： 最后服从高斯分布
图像处理（七）给图像添加噪声
K.U.N. Guo的专栏
11-01 2万+
图像中的噪声就是图像中的杂点或者干扰成分，噪声主要产生于图像的获取和传输过程中。噪声一般分为分为加性噪声和乘性噪声。                                     其中f(x,y)表示图像，g(x,y)表示没有噪声的图像部分，q表示噪声。这两种噪声可以通过取对数和指数相互转换：                                     常见的几种
ukf(无迹卡尔曼滤波)算法的matlab程序.
ss19890125的专栏
06-18 2万+
 ukf(无迹卡尔曼滤波)算法的matlab程序. function [x,P]=ukf(fstate,x,P,hmeas,z,Q,R) % UKF   Unscented Kalman Filter for nonlinear dynamic systems % [x, P] = ukf(f,x,P,h,z,Q,R) returns state estimate, x and sta
python 写matlab中的加性高斯白噪声AWGN
weixin_34143774的博客
09-04 2007
定义原始信号：x噪声信号：n信噪比：SNR 信号长度：N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npow...
几种常见的数字图像噪声，及使用python添加噪声
chicken3wings的博客
09-18 2万+
参考文章： https://blog.youkuaiyun.com/zhoufan900428/article/details/37695357 常见噪声：高斯噪声，椒盐噪声，泊松噪声，乘性噪声 高斯噪声 概率密度函数服从高斯分布的噪声。 产生原因： 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀； 2）电路各元器件自身噪声和相互影响； 3）图像传感器长期工作，温度过高 泊松噪声 泊松噪声，就是符合泊松分布...
SAR成像加性噪声和乘性噪声
最新发布
02-20
### SAR成像中的噪声特性 #### 噪声类型及其特点 在SAR成像过程中，两种主要类型的噪声分别是加性噪声和乘性噪声。 - **加性噪声**通常表现为高斯白噪声的形式，在信号接收阶段叠加到原始回波数据上。这种噪声独立于反射系数，并且在整个图像中均匀分布[^1]。 - **乘性噪声**则与场景本身的散射属性有关联，其强度依赖于局部区域内的散射情况。对于SAR而言，最典型的例子就是斑点噪声（Speckle Noise），它是由相干成像过程引起的随机相位波动造成的，呈现出一种颗粒状结构，严重影响了图像的质量和解译效果[^2]。 #### 处理方法对比 针对上述两类不同性质的噪声，相应的抑制策略也有所区别： - 对于**加性噪声**，可以采用传统的滤波技术来降低影响，比如均值滤波器、中值滤波器等空间域平滑算法能够有效减少这类噪声的影响；另外还可以通过增加采样次数提高信噪比(SNR)，从而间接削弱噪声干扰的程度[^3]。 - 面对更为复杂的**乘性噪声**即斑点现象，则需采取专门设计的方法来进行处理。常见的手段包括但不限于： - 使用多视处理(Multi-looking Technique)：通过对同一区域内多个视角的数据求平均值的方式达到降噪目的； - 应用自适应滤波(Adaptive Filtering)：依据邻近像素间的相似度动态调整权重因子实现更精细的选择性去噪操作； - 利用变换域分析(Transform Domain Analysis)：如小波变换(Wavelet Transform)可将信号分解至不同的尺度层面上再分别施加以针对性更强的阈值截断规则去除高频部分所携带的小幅度扰动成分。 ```matlab % MATLAB代码示例：简单展示如何利用中值滤波消除加性噪声 function img_filtered = remove_additive_noise(img_noisy) % 中值滤波用于减轻轻微的加性噪声 img_filtered = medfilt2(img_noisy, [3 3]); end % MATLAB代码示例：使用lee滤波器减轻斑点噪声 function filtered_img = lee_filter(sar_image, window_size) h = fspecial('average',window_size); mu = imfilter(double(sar_image),h,'replicate'); sigma = sqrt(imfilter((double(sar_image)-mu).^2,h,'replicate')); L = mean(sigma(:))./mean(mu(:)); w_tilda = (sigma.^2)./(L*mu + sigma.^2); filtered_img = sar_image.*w_tilda + mu.*(1-w_tilda); end ```
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