泊松分布噪声图像

最新推荐文章于 2025-06-27 15:29:45 发布
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分类专栏： matlab图像去噪滤波
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_18343569/article/details/50319537
这篇博客探讨了如何利用泊松分布来为图像添加噪声。通过介绍泊松分布的概率函数及其参数λ，展示了如何在图像的红、绿、蓝通道上应用这种噪声。文章提供了MATLAB代码示例，生成加了泊松噪声的图像，并显示了其直方图。

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泊松分布的概率函数为：
泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。
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图像处理------添加高斯与泊松噪声
weixin_33860737的博客
07-24 1315
数学基础： 什么是泊松噪声，就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(Poisson Di)的公 式如下： 关于泊松分布的详细解释看这里：http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈 关于高斯分布与高斯噪声看这里： http://blog.youkuaiyun.com/jia20003/article/details/7181463 二:程...
数字图像学笔记——7. 噪音生成（泊松噪音生成方法）
老程的技术笔记
02-03 9761
文章目录泊松噪音Knuth算法散列生成算法生成泊松噪音的图像 泊松噪音 Knuth算法 首先，回顾泊松分布的函数： P(x=k)=e−λλkk! P(x=k) = \frac{e^{- \lambda} \lambda ^ k}{k!} P(x=k)=k!e−λλk​ 其中，λ\lambdaλ是期望值，而e−λe^{-\lambda}e−λ则是单调递减的指数函数，而我们所需要关心的函数区间是∈[0,∞]\in[0, \infty]∈[0,∞], 而观察函数图像，等效于一半指数函数axa^xax，其中0&lt
python模拟噪声：均匀噪声、高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、瑞利噪声、伽马噪声、斑点噪声、脉冲噪声
最新发布
wangjinjin180的博客
06-27 332
在图像处理或信号处理中，模拟不同类型的噪声是常见的需求。以下是使用 Python（主要基于 NumPy 和 OpenCV）模拟的完整代码，包括：均匀噪声（Uniform Noise）高斯噪声（Gaussian Noise）椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）泊松噪声（Poisson Noise）瑞利噪声（Rayleigh Noise）伽马噪声（Gamma Noise）斑点噪声（Speckle Noise）脉冲噪声（Impulse Noise）
泊松分布
u013049912的博客
05-27 1504
如何通俗理解泊松分布？ https://blog.youkuaiyun.com/ccnt_2012/article/details/81114920 泊松分布在matlab中怎么编程 https://jingyan.baidu.com/article/fea4511a377a65f7bb9125f4.html
数字图像学笔记——6. 噪音生成（椒盐噪音、高斯噪音、泊松噪音）
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老程的技术笔记
02-02 4万+
文章目录空间滤波（Spatial Filtering） 空间滤波（Spatial Filtering） 如果我们让这个分段函数中的一部分F(xm)=0F(x_m) = 0F(xm​)=0，那么我们可以得到空间滤波函数。通常空间滤波函数可以用来做什么，比如说在医学上拍了X光后，我们需要检查特定部分的数据时，就可以利用到空间滤波。 与空间滤波相对应的，还有频域滤波（频率滤波Frequency Filtering），时域滤波(Time Filtering)函数。虽然都是信号学的领域范畴，但广泛应用在计算机图形图
统计学 分布篇 - Poisson Distribution(泊松分布)
YtdxYHZ的专栏
06-14 3万+
泊松分布: 是离散随机分布的一种; 通常被使用在估算在 一段特定时间/空间内 发生事件 数量的概率. 使用泊松分布需要满足的前提条件: 在 两个 相同大小/长度的 时间/空间内, 一个事件的发生的概率是相同的.事件发生于不发生是相互独立的\不受其他事件的发生或者不发生影响. PMF( probability Mass Function/概率质量函数)
泊松分布MATLAB代码-Shot-Noise-Generator:实用的真实散粒噪声发生器
05-27
泊松分布MATLAB代码实用的True Shot噪声发生器 该存储库在考虑图像传感器全阱和分辨率的同时会产生真实的镜头噪声。 在中篇文章中有描述 入门 这些说明将说明如何使用实用的True Shot噪声发生器项目。 先决条件 ...
matlab泊松分布随机数和图像_如何在MATLAB中给图像加噪声
weixin_39880337的博客
11-20 2200
一.imnoise函数我们通常使用imnoise函数来使用噪声来污染一幅图像，该函数的基本语法为：g = imnoise(f, type, parameters)其中g是添加噪声之后的图像，f是原图像，type是加入的噪声类型，parameters是噪声的一些参数。函数给图像添加噪声之前，要将它转换为范围【0,1】内的double类图像。例如，要将均值为64，方差为400的高斯噪声添加到一幅uin...
MATLAB加伽玛分布噪声图像和MATLAB加伽玛分布噪声图像直方图
临风暖阳的博客
04-10 1168
clc,clear,close all warning off feature jit off im = imread(‘coloredChips.png’); Z1 = imnoise_gamma(size(im,1),size(im,2),1,0.1); Z1 = im2uint8(Z1); % 类型转换 figure(‘color’,[1,1,1]), im(:,:,1) = im(:,:,1) + Z1; % R im(:,:,2) = im(:,:,2) + Z1; % G im(:,:.
DSP图像去噪.zip_DSP图像去噪_DSP泊松噪声_dsp 图像去噪_椒盐 去噪_椒盐加噪
07-15
本文将深入探讨如何使用数字信号处理（DSP）技术来针对高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声进行图像去噪，特别关注 DSP 中的中值滤波和 FIR 滤波方法。 首先，我们要理解各种类型的噪声。高斯噪声是一种随机分布的噪声，...
matlab泊松分布随机数和图像_常用分布
weixin_39916681的博客
11-20 3132
这节介绍常用分布。分常用离散分布和常用连续分布两类。常用离散分布二项分布（Binomial Distribution）记 为 重伯努利试验中成功的事件（记为 ）的次数，则 服从二项分布。记 为事件 发生的概率， 的分布列为： 记 符号“~”读作“服从于”，该记号表示随机变量 服从参数为 的二项分布。容易想到，二项概率恰好是二项式 的展开式的第 项，这也是“二项分布”的名称的...
很好很实用的噪声产生代码
06-12
很好很实用的噪声产生代码，已经调试通过，希望大家踊跃下载啊
常见的噪声：高斯、泊松和椒盐噪声
qinglongzhan的博客
10-15 7029
图像处理常见的噪声总结
泊松分布的分布函数_常见概率分布汇总
weixin_39996496的博客
12-03 9566
注：本篇内容均摘自《商务与经济统计学》，目的是方便个人查阅相关基本概念。随机变量是对实验结果的数值描述，分为离散型随机变量和连续型随机变量。下面列举常见的离散型概率分布和连续型概率分布。离散型概率分布1、柏松概率分布定义柏松分布是一种常见的离散型概率分布，它主要用来估计在特定时间段或空间中某事件发生的次数。泊松实验的性质：第一、在任意两个相等长度的区间上，事件发生的概率相等；第二、事件在某一区间上...
综述 | 图像去噪综合比较研究
木野归郎
08-06 500
编者荐语图像去噪的目标是从受噪声干扰的退化图像中尽可能恢复原始的真实图像，是图像进行后续处理的关键一步。文章介绍了一篇比较经典的多维图像去噪综述文章，非常适合新入门的同学。前言图像去噪（Image Denoising）是低层视觉（或者说是图像处理）中一个经典的问题，也是一个非常活跃的研究领域。图像去噪的目标是从受噪声干扰的退化图像中尽可能恢复原始的真实图像，是图像进行后...
图像处理之图像噪声和各种噪声的matlab实现
qq_44111805的博客
08-15 2万+
如果混合叠加信号为F(x,y)+N(x,y)的形式，则这种噪声为加性噪声。泊松噪声是指其概率密度函数服从泊松分布的一类噪声，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。椒盐噪声是指图像中出现的噪声两种灰度值，分别是a和b，这两种灰度值出现的概率分别是Pa和Pb。伽马噪声的分布服从伽马曲线的分布，其实现需要使用b个服从指数分布的噪声叠加而来，而指数分布的噪声可以使用均匀分布来实现。以上五种噪声是书中一般给出的噪声分类，经过查询资料，其实还有其它几种噪声：泊松噪声、斑点/乘性噪声和瑞利噪声。...
噪声的特点及分类
kzzyf的博客
05-27 6810
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
人工智能中噪声数据的产生与处理方法详解
showswoller的博客
04-28 5850
人工智能中噪声数据的产生与处理方法详解
估计噪声的泊松分布参数
01-04
### 泊松分布参数估计方法 对于图像传感器中的泊松噪声建模，通常涉及光子计数过程。这种类型的噪声源于物理现象，即当光子撞击感光元件时产生的随机波动。为了准确地模拟这一过程并估计相应的参数，可以采取统计学的方法。 一种常用的技术是从已知条件下的测量数据出发来推断λ（lambda），这是泊松分布的关键参数，代表单位时间内发生的平均事件次数或在此上下文中每像素位置上的预期电子数量[^2]。具体来说： - **最大似然估计 (MLE)** 是最常用的参数估计技术之一。通过收集一组样本点{x_i}，这些样本被认为是来自相同但未知的泊松分布，则可以通过最大化似然函数L(λ|x_1,...,x_n)=Πp(x_i;λ)，其中p表示概率质量函数，求解最优λ值。 对于泊松分布而言，其均值μ等于方差σ²都等于λ。因此，在实际应用中往往可以直接计算观测到的数据集{I(i,j)}的算术平均作为λ的一个无偏估计\[ \hat{\lambda}_{\text {ML }}=\frac{1}{N}\sum_{i=0}^{M-1}\sum_{j=0}^{N-1} I(i, j)\]。 ```python import numpy as np def estimate_poisson_param(image_data): """ Estimate the parameter lambda of a Poisson distribution from image data. Parameters: image_data : ndarray Input array containing pixel intensities. Returns: float Estimated value of lambda. """ # Flatten the input to work with all pixels together flat_image = image_data.flatten() # Calculate mean intensity which serves as an estimator for lambda estimated_lambda = np.mean(flat_image) return estimated_lambda ```
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