对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好 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,。
椒盐噪声的概率密度是什么样的,它服从什么分布 首先,中心极限定理就是不论随机变量自身服从什么分布,在符合一定条件的情况下,将随机变量的均值进行标准化后都近似服从正态分布。噪声因子也不例外,首先不同时间点的。
图像处理中的线性滤波算法与非线性滤波算法的区别、高斯噪声与椒盐噪声的区别及各自的特点(简要)急急急 线性滤波器2113的原始数据与滤5261波结果是一种算术4102运算,即用加减乘除等运1653算实现,内如均值滤波器(模板容内像素灰度值的平均值)、高斯滤波器(高斯加权平均值)等。由于线性滤波器是算术运算,有固定的模板,因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的(转移函数即模板的傅里叶变换)。非线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种逻辑关系,即用逻辑运算实现,如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器等,是通过比较一定邻域内的灰度值大小来实现的,没有固定的模板,因而也就没有特定的转移函数(因为没有模板作傅里叶变换),另外,膨胀和腐蚀也是通过最大值、最小值滤波器实现的。高斯噪声是指噪声服从高斯分布,即某个强度的噪声点个数最多,离这个强度越远噪声点个数越少,且这个规律服从高斯分布。高斯噪声是一种加性噪声,即噪声直接加到原图像上,因此可以用线性滤波器滤除。椒盐噪声类似把椒盐撒在图像上,因此得名,是一种在图像上出现很多白点或黑点的噪声,如电视里的雪花噪声等。椒盐噪声可以认为是一种逻辑噪声,用线性滤波器滤除的结果不好,一般采用中值滤波器滤波可以得到较好的结果。本人非大神,互相学习,希望能帮到你