椒盐噪声和高斯噪声的特点
- 1、中值滤波可以去除椒盐噪声吗?
- 2、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
- 3、中值滤波器对被哪类噪声污染的图像复原效果好?为什么?
- 4、如何用MATLAB给图片加椒盐噪声和滤噪?
- 5、求:盐噪声,椒噪声和椒盐噪声标准定义!
- 6、什么是椒盐噪声,什么是泊松噪声?
中值滤波可以去除椒盐噪声吗?
1、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。
2、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。
3、中值滤波法对消除椒盐噪声非常有效，在光学测量条纹图象的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大.中值滤波在图像处理中，常用于保护边缘信息，是经典的平滑噪声的方法。
4、它是一种常用的非线性平滑滤波器，其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换。其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点。所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。
5、图在哪。。一般而言，中值滤波适合去椒盐噪声，平均滤波适合去高斯噪声。
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
1、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椒盐噪声，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。
2、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，该模板包括椒盐噪声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。
3、均值滤波和中值滤波的内容非常基础，均值滤波相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声，缺点是易造成图像的不连续性。通过下面三张图可以清楚看到以上两种滤波方法的差异。
中值滤波器对被哪类噪声污染的图像复原效果好?为什么?
1、椒盐噪声，因为椒盐噪声为黑白噪声，所以中值滤波效果应该不错。它在平滑脉冲噪声方面非常有效，同时它可以保护图像尖锐的边缘，选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好，对椒盐噪声表现较好。
2、该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好，对保留图像的边缘和其他高频部分很有用，不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳。
3、这类原因可能是光学系统的像差或离焦、摄像系统与被摄物之间的相对运动、电子或光学系统的噪声和介于摄像系统与被摄像物间的大气湍流等。图像复原常用二种方法。当不知道图像本身的性质时，可以建立退化源的数学模型，然后施行复原算法除去或减少退化源的影响。
4、分别建立3×3高斯滤波器模板和平均滤波器模板，并对经过噪声添加的图像进行滤波。显示原始图像，噪声图像和由高斯和平均模板过滤的图像。图片结果如图所示。可以看出，平均模板滤波后的噪声非常明显。高斯模板滤波的噪声影响相对较小。之后我们选择输入代码进行过滤，并显示处理后的图像。
如何用MATLAB给图片加椒盐噪声和滤噪?
用matlab打开一个图像椒盐噪声，对该图像添加椒盐噪声（imnoise）并且用巴特沃斯滤波器去噪（buttord）。题目2椒盐噪声的第1小问很容易查到帮助，但是buttord一个给音频去噪椒盐噪声的函数用于图片是个难点。
打开Matlab，点击“新建脚本”，如下图所示。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。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。
J1=imnoise（I，salt & pepper，0.02）椒盐噪声； %加均值为0，方差为0.02的椒盐噪声 J2=imnoise（I，gaussian，0.02）椒盐噪声； %加均值为0，方差为0.02的高斯噪声。
首先图像最少是二维的，图像有是有长宽两个属性组成的矩阵。一维信号是向量.MATLAB 给图像添加噪声的命令为 imnoise 该函数的基本语法为：g=imnoise（f，type，parameters）f为是输入图像。函数imnoise在给图像添加噪声之前，将它转换为范围[0，1]内的double类图像。指定噪声参数时必须考虑到这一点。
均值滤波器程序送上。这个程序是我做边缘检测是写的，刚开始用高斯滤波器做均值滤波，LZ可以借鉴一下。
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。
椒盐噪声：这种噪声值不是连续变化，而只有1个极值，譬如0，255的8级灰度图象中，椒盐噪声值只能出现255，而不出现其它中间值，因此它表现为图象某些点特别亮，类似我们的晶体盐的亮度的感觉，所以叫椒盐噪声。
椒盐噪声：椒盐噪声是一种随机的、突发的噪声，特点是在图像中随机出现亮或暗的像素值，像盐和胡椒的颗粒。
什么是椒盐噪声,什么是泊松噪声?
1、椒盐噪声：这种噪声值不是连续变化，而只有1个极值，譬如0，255的8级灰度图象中，椒盐噪声值只能出现255，而不出现其它中间值，因此它表现为图象某些点特别亮，类似我们的晶体盐的亮度的感觉，所以叫椒盐噪声。
2、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。
3、第三，对应场合。一般平时见的比较多是是高斯白噪声，像用均值滤波、中值滤波、高斯滤波可以去噪。还有在低照度下，比如晚上拍照时的图像，一般属于泊松分布的噪声，可以采用一些3d去噪算法，比如效果不错的BM3D算法。像椒盐噪声，一般用中值滤波基本可以去噪。
4、g=imnoise（f，salt&pepper，d）用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包括噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素受到影响。默认的噪声密度为0.05。
5、Matlab 函数 imnoise 可以添加 高斯噪声、椒盐噪声等。建议你直接使用imnoise 函数。
