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  • 图像常见噪声类型

    万次阅读 2017-05-06 14:58:30
    图像常见噪声基本上有以下四种,高斯噪声,泊松噪声,乘性噪声,椒盐噪声。

    图像常见噪声基本上有以下四种,高斯噪声,泊松噪声,乘性噪声,椒盐噪声。
    下面五幅图分别代表了,原图,以及添加了高斯噪声,泊松噪声,乘性噪声,椒盐噪声的图像。至于各个噪声的特性,大家可以参考网上的其他资料。
    原图
    高斯
    泊松
    乘性
    椒盐
    有时候我们要对我们自己的算法进行检验的时候,可能会一下子找不到那么多含噪图片。
    其实我们可以直接用matlab生产相应噪声的图片。
    用imnoise函数就可以。

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  • 纯电动汽车常见噪声振动问题现象描述及优化方法.pdf
  • 常见噪声及其消除的方式

    万次阅读 2018-10-27 19:05:00
    常见噪声及其消除的方式 1、冲激噪声 冲激噪声的时域波形是类似于冲激函数那样的窄脉冲,常见的消除冲激噪声的方式有两种: (1)对带噪语音信号的幅值求均值,将该均值作为判断的标准,超过该...

    常见噪声及其消除的方式

    1、冲激噪声

         冲激噪声的时域波形是类似于冲激函数那样的窄脉冲,常见的消除冲激噪声的方式有两种:

         (1)对带噪语音信号的幅值求均值,将该均值作为判断的标准,超过该标准的视作噪声,在时域将其滤除

         (2)当噪声不太密集的时候,可以通过某些点内插的方法避开或者平滑掉冲激点,从而从语音信号中去掉冲击噪声。

    2、周期噪声

         常见的噪声是50Hz的交流电产生的周期噪声。在频谱图上展现为离散的窄谱。可以采用陷波器将其去除掉

    3、宽带噪声

         说话时同时伴随着呼吸引起的噪声、随机噪声源产生的噪声以及量化噪声等都可视为宽带噪声。宽带噪声的特点是噪声频谱遍布于整个语音信号频谱中,一般采用非线性方法滤除。

    4、语音干扰

        干扰语音和待传语音信号同时在一个信道中传输所造成的语音干扰。区别有用语音和干扰语音的基本方法是利用其基音差别。一般情况下两种语音的基音不同,也不成整数倍,因此可以用梳妆滤波器提取基音和各谐波。

    posted @ 2018-10-27 19:05 Tingwei_chen 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
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  • 图像常见噪声

    2019-07-15 00:54:10
    两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中,由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等影响,会引入各种噪声,如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子噪声、暗电流噪声、光响应非...

    噪声来源—两个方面
    (1)图像获取过程中
    两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中,由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等影响,会引入各种噪声,如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子噪声、暗电流噪声、光响应非均匀性噪声。
    (2)图像信号传输过程中
    由于传输介质和记录设备等的不完善,数字图像在其传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外,在图像处理的某些环节当输入的对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。
    图像常见噪声基本上有以下四种,高斯噪声,泊松噪声,乘性噪声,椒盐噪声。

    高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)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。高斯白噪声的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关性。
    产生原因:
    1)图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀;
    2)电路各元器件自身噪声和相互影响;
    3)图像传感器长期工作,温度过高。

    泊松噪声,就是符合泊松分布的噪声模型,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。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数,电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数等等。

    乘性噪声一般由信道不理想引起,它们与信号的关系是相乘,信号在它在,信号不在他也就不在。

    椒盐噪声,椒盐噪声又称脉冲噪声,它随机改变一些像素值,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。

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  • 1.研究噪声特性的必要性本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性。将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声。实际生活中的各种照片的老化,都可以归结为以下老化模型。这个模型很简单,也可以直接用以下公式...

    1.研究噪声特性的必要性

    本文的内容主要介绍了常见噪声的分类与其特性。将噪声建模,然后用模型去实现各式各样的噪声。

    实际生活中的各种照片的老化,都可以归结为以下老化模型。

    1d814f6645c98e1c281533b3975fa8c8.png

    这个模型很简单,也可以直接用以下公式来表达。

    e694d3a2f60a9431a4ca9f940f2e9592.png

    在频域内,用以下公式区表示。

    7d36abf72421eabfba7e0234b27d0616.png

    根据以上式子,可以看出,老旧照片的复原,主要分为两个任务,一个是去噪;另一个是去卷积,或者称为逆滤波,也就是将老化滤波器做反处理。

    本文首先由噪声类型与其建模。随后的博文,会介绍几种基础的去噪方法和基础的逆滤波方法。

    2.噪声的实现

    2.1    评价用图像与其直方图

    f91b2b0d3e0cab7a3cc385997e5e13b1.png

    2.2  高斯噪声

    高斯噪声,也称为正态噪声,其统计特性服从正态分布。一种较为泛用的噪声模型。

    Matlab的实现较为简单,Matlab已经有一个randn(M,N)的函数,用其可以产生出均值为0、方差为1、尺寸为M X N像素的高斯噪声图像。

    用以下程序就可以产生任意均值和方差的高斯噪声。

    a = 0;

    b = 0.08;

    n_gaussian = a + b .* randn(M,N);

    2cfcce00f06194a63074ea83bf62a574.png

    2.3 瑞利噪声

    瑞利噪声相比高斯噪声而言,其形状向右歪斜,这对于拟合某些歪斜直方图噪声很有用。

    瑞利噪声的实现可以借由平均噪声来实现。如下所示。

    8718ff0ffc94c467d45f8e8f96740cb5.png

    这里的

    4f9052b97217d5dad5deec466fc6d9c2.png表示均值为0,方差为1的均匀分布的噪声。Matlab里,使用函数rand(M,N)就可以产生一个均值为0,方差为1的均匀噪声。

    a = -0.2;

    b = 0.03;

    n_rayleigh = a + (-b .* log(1 - rand(M,N))).^0.5;

    61a0e9f5f57c05bf187cbac245aad4a9.png

    2.4 伽马噪声

    伽马噪声的分布,服从了伽马曲线的分布。伽马噪声的实现,需要使用b个服从指数分布的噪声叠加而来。指数分布的噪声,可以使用均匀分布来实现。

    8fbbc273c20df4de086ebfc70d8d9f38.png

    使用若干个(这里用b表示)均匀分布叠加,就可以得到伽马噪声。

    2b7f1947474c4e959d5796db3f5dbcb6.png

    当然,当b=1的时候,就可以得到指数噪声了。

    a = 25;

    b = 3;

    n_Erlang = zeros(M,N);

    for j=1:b

    n_Erlang = n_Erlang + (-1/a)*log(1 - rand(M,N));

    end

    b4b9ea4fcc33018f451b6d968f62ef35.png

    2.5 均匀噪声

    如同前面所示,均匀噪声可以由函数rand(M,N)直接产生。

    fea9570cf6b8c08ac6cfc21425e0a48f.png

    a = 0;

    b = 0.3;

    n_Unifrom = a + (b-a)*rand(M,N);

    50b1f44bac4f1be2fc2f4b6a542f24e0.png

    2.6 椒盐噪声

    椒盐噪声也成为双脉冲噪声。在早期的印刷电影胶片上,由于胶片化学性质的不稳定和播放时候的损伤,会使得胶片表面的感光材料和胶片的基底欠落,在播放时候,产生一些或白或黑的损伤。事实上,这也可以归结为特殊的椒盐噪声。

    椒盐噪声的实现,需要一些逻辑判断。这里我们的思路是,产生均匀噪声,然后将超过阈值的点设置为黑点,或白点。当然,如果需要拟合电影胶片的损伤的话,可以选用别的类型噪声去拟合。

    a = 0.05;

    b = 0.05;

    x = rand(M,N);

    g_sp = zeros(M,N);

    g_sp = f;

    g_sp(find(x<=a)) = 0;

    g_sp(find(x > a & x

    a0287cae94549fa94ab85ec74ecb5d33.png

    3.总结

    本文,实现的几类较为基本的噪声。并给出了其实现的方法,代码在下面。下一篇博文,会进行几个常用去噪滤波器的比较。

    原文:http://blog.csdn.net/zhoufan900428/article/details/37695357

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  • 图像常见噪声介绍

    千次阅读 2017-09-05 16:31:43
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常见噪声