本文目录
- 现实中如何采集到有椒盐噪声的图像
- 对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果好
- 椒盐噪声是怎么来的
- 请问脉冲噪声和椒盐噪声的区别是什么啊谢谢
- 滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波还是邻域均值滤波，为什么
- 什么是椒盐噪声什么是泊松噪声
- 求：盐噪声，椒噪声和椒盐噪声标准定义！
- 如何用MATLAB给图片加椒盐噪声和滤噪
现实中如何采集到有椒盐噪声的图像
椒盐噪声图像不存在于自然，它不是通过采集得到的。椒盐噪声图像是灰度图二值化的时候产生的，产生的原因：1）对图像亮度测量不精确。2）用于生成二值图的阈值选择不精确。解决办法：通过查找和周围像素点灰度值不一样的像素点，可以去除椒盐噪声。望采纳！
对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果好
在去除椒盐噪声方面均值滤波会模糊图像，并且去除效果较差。相比之下，中值滤波能够较好地去除椒盐噪声。
中值滤波器在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。
扩展资料：
注意事项：
噪声类型是‘salt & pepper’ 一定注意空格的位置 这里比较严格。
当噪声类型是’salt & pepper’的时候，第三个参数的意思是噪声密度，比如0.1，那么总像素个数的10%为黑白点，当然是黑点还是白点都是随机的。
在图像处理领域，影响图像质量的噪声主要有指数噪声、均匀噪声、椒盐噪声等。其中椒盐噪声的去除是图像处理里面一个研究很久的课题，出现最早的有效方法是中值滤波，是一种非线性滤波方法，对图像的所有像素点均进行处理，改变了图像中真实的像素点，这是传统中值滤波的一个重大缺点。
参考资料来源：百度百科-椒盐噪声
参考资料来源：百度百科-中值滤波
参考资料来源：百度百科-均值滤波
椒盐噪声是怎么来的
椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。去除脉冲干扰级椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。
请问脉冲噪声和椒盐噪声的区别是什么啊谢谢
一.噪声的空间和频率特性 相关的讨论是定义噪声空间特性的参数和这些噪声是否与图象相关。频率特性是指噪声在傅里叶域的频率内容(即，相对于电磁波谱)，例如，当噪声的傅里叶谱是常量时，噪声通常称为白噪声。这个术语是从白光的物理特性派生出来的，它将以相等的比例包含可见光谱中所有的频率。从第4章的讨论中不难看出，以等比例包含所有频率的函数的傅里叶谱是一个常量。由于空间的周期噪声的异常(5.2.3节)，在本章中假设噪声独立于空间坐标，并且它与图象本身无关联(简言之，噪声分量值和象素值之间不相关)。这些假设至少在某些应用中(有限量子成像，例如X光和核医学成像就是一个很好的例子)是无效的，但复杂的处理空间非独立和相关噪声的情况不在我们所讨论的范围。二.一些重要噪声的概率密度和函数 基于前面章节的假设，所关心的空间噪声描述符是5.1节中所提及模型的噪声分量灰度值的统计特性。它们可以被认为是由概率密度函数(PDF)表示的随机变量，下面是在图象处理应用中最常见的PDF。高斯噪声由于高斯噪声在空间和频域中数学上的易处理性，这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用于实践中。事实上，这种易处理性非常方便，使高斯模型经常用于临界情况下 。高斯随机变量z的PDF由下式给出: (5.2.1)其中z表示灰度值，μ表示z的平均值或期望值，σ表示z的标准差。标准差的平方σ2称为z的方差。高斯函数的曲线如图5.2(a)所示。当z服从式(5.2.1)的分布时候，其值有70%落在[(μ-σ),(μ+σ)]内，且有95%落在[(μ-2σ),( μ+2σ)]范围内。 瑞利噪声瑞利噪声的概率密度函数由下式给出:(5.2.2)概率密度的均值和方差由下式给出:(5.2.3)和(5.2.4)图5.2(b)显示了瑞利密度的曲线。注意，距原点的位移和其密度图形的基本形状向右变形的事实.瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用.伽马(爱尔兰)噪声伽马噪声的PDF由下式给出:(5.2.5)其中，a》0，b为正整数且“!“表示阶乘。其密度的均值和方差由下式给出:(5.2.6)和(5.2.7)图5.2(c)显示了伽马密度的曲线，尽管式(5.2.5)经常被用来表示伽马密度，严格地说，只有当分母为伽马函数Г(b)时才是正确的。当分母如表达式所示时，该密度近似称为爱尔兰密度。
滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波还是邻域均值滤波，为什么
均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好，主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。因此，滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波。
什么是椒盐噪声什么是泊松噪声
(1)J = imnoise(I,type);(2)J = imnoise(I,type,parameters);其中I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵;一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数,而(1)中使用缺省参数;至于type可有五种,分别为’gaussian’(高斯白噪声),’localvar’(与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),’poisson’(泊松噪声),’salt & pepper’(椒盐噪声)和’speckle’(斑点噪声);具体(2)中参数值的设定可根据个人需要;其余情况以及若还有不懂请参考Matlab帮助文件。
求：盐噪声，椒噪声和椒盐噪声标准定义！
椒=黑色，盐=白色；图像双极型噪声（bipolar），数学定义为p(y)={alpha,y=x时；beta,y=a时；gama,y=b时。}，其中x为原始图像像素，椒盐噪声记为z，y为被污染的噪声，此处alpha+beta+gama=1，对受椒盐噪声污染的图像进行统计描述，出现椒盐噪声的像素，带噪声的图像像素只会出现两种取值：a或b。来自《数字图像处理》王桥，科学出版社。
如何用MATLAB给图片加椒盐噪声和滤噪
1、打开Matlab，点击“新建脚本”，如下图所示。
2、在代码编辑区输入代码，先利用Imread函数读取图像，然后使用Imshow函数将图像展示出来，以便与添加噪声后的图像做对比。
3、Matlab中利用imnoise函数可以添加各种噪声，而使用“gaussian”参数就可以添加高斯噪声。
4、选择保存位置，并为m文件重命名，如下图所示所示，设置完成，点击“保存”。
5、这样，就在Matlab中为图像添加了高斯噪声，并且把一组对比图显示在同一个窗口中，如下图所示。