【图像处理】噪声模型和降噪(Matlab实现)

本文介绍了数字图像处理中噪声对图像质量的影响,探讨了诸如均值滤波、直方图均衡化等处理方法,并通过Matlab示例展示了如何模拟和处理Gaussian噪声、Rayleigh噪声、Erlang噪声和Exponential噪声。

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

在数字图像处理中,噪声会降低图像的质量,使得图像变得模糊、失真或者影响图像的细节和清晰度。对于不同类型的噪声,需要采取相应的处理方法来降低其对图像质量的影响。常见的处理方法包括滤波技术,如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等,以及图像增强技术,如直方图均衡化、小波变换等。通过合适的处理方法,可以有效减少噪声对图像的影响,从而获得更清晰、更真实的图像信息。在实际应用中,理解和处理噪声是数字图像处理中不可或缺的重要环节,可以提高图像的质量和准确性,满足各种应用需求。

📚2 运行结果

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