噪声的特点及分类

本文详细介绍了图像噪声的特点及其分类,包括高斯噪声、泊松噪声、乘性噪声和椒盐噪声等,并探讨了噪声产生的原因。

图像噪声一般具有以下特点:

噪声在图像中的分布和大小不规则,即具有随机性。

噪声与图像之间一般具有相关性。例如,摄像机的信号和噪声相关,黑暗部分噪声大,明亮部分噪声小

噪声具有叠加性。在串联图像传输系统中,各部分窜入噪声若是同类噪声可以进行功率相加,依次信噪比要下降。

图像噪声的分类:

高斯噪声:高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。

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。

形如图所示:

 

泊松噪声:是符合泊松分布的噪声模型,泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如图所示:

 乘性噪声: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。如图所示:

椒盐噪声:椒盐噪声又称脉冲噪声,它随机改变一些像素值,是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。如图所示:

 

       其次除了上面特定名称的噪声,按照频率也可以分为高频、中频,低频。按照色彩空间分为亮噪、彩噪。

参考链接:图像噪声简介_yeler082的博客-优快云博客_图像噪声

滤波器是一种能够滤除不需要的频率分量,只保留需要的信号分量的设备或电路。根据滤波器的传递函数类型、工作频率范围、阶数等不同特点,可以进行如下分类: 1. 按照传递函数类型分类: (1) 低通滤波器:滤除高于截止频率的信号分量,只保留低于截止频率的信号分量。 (2) 高通滤波器:滤除低于截止频率的信号分量,只保留高于截止频率的信号分量。 (3) 带通滤波器:只保留介于两个截止频率之间的信号分量,滤除低于和高于两个截止频率之外的信号分量。 (4) 带阻滤波器:滤除介于两个截止频率之间的信号分量,只保留低于和高于两个截止频率之外的信号分量。 2. 按照工作频率范围分类: (1) 模拟滤波器:工作频率范围为模拟信号范围。 (2) 数字滤波器:工作频率范围为数字信号范围。 3. 按照阶数分类: (1) 一阶滤波器:只有一个极点或一个零点。 (2) 二阶滤波器:有两个极点或两个零点。 (3) 更高阶滤波器:有多个极点或零点。 不同类型的滤波器具有不同的特点和应用场景,例如: 低通滤波器:能够保留低频信号,滤除高频噪声和干扰,适用于音频、图像、视频等信号处理应用。 高通滤波器:能够滤除低频噪声和干扰,保留高频信号,适用于生物医学信号处理、通信等应用。 带通滤波器:能够保留特定频率范围内的信号,滤除其他频率分量,适用于音频、通信、控制等应用。 带阻滤波器:能够滤除特定频率范围内的信号,保留其他频率分量,适用于通信、生物医学信号处理等应用。 总之,滤波器是数字信号处理、通信、控制等领域中常用的设备或电路,不同类型的滤波器具有不同的特点和应用场景,需要根据实际需求选择合适的滤波器。
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