图片进行添加高斯噪声均匀噪声以及椒盐噪声

资 源 简 介

图片进行添加高斯噪声均匀噪声以及椒盐噪声

详 情 说 明

在图像处理领域，模拟和消除噪声是重要的研究课题。本文将介绍三种常见噪声的添加方法以及相应的滤波处理技术。

噪声添加部分主要包括： 高斯噪声：遵循正态分布，会使图像出现平滑的随机变化 均匀噪声：在指定区间内均匀分布，造成图像亮度随机波动 椒盐噪声：表现为随机出现的黑白像素点，模拟传输过程中的突发干扰

除噪处理采用两种改进型滤波算法： a修正的均值滤波在传统均值滤波基础上引入修正系数，能更好地保留边缘信息。算法会根据窗口内像素的统计特性动态调整滤波强度，在平滑噪声的同时减少细节损失。

自适应中值滤波通过动态调整滤波窗口尺寸来应对不同噪声密度。该算法先检测当前像素是否可能是噪声点，再决定是否进行中值替换，能有效处理椒盐噪声而不破坏图像细节。

除噪性能评估通常采用PSNR(峰值信噪比)和SSIM(结构相似性)指标。PSNR衡量去噪前后的像素级差异，SSIM则评估结构信息的保留程度。实际应用中常需根据噪声类型和图像特点选择最合适的评估标准。