给图像添加各种噪声

资 源 简 介

给图像添加各种噪声

详 情 说 明

在数字图像处理中，模拟真实环境下的图像噪声是一项基础且重要的工作。不同的噪声模型可以反映成像过程中遇到的各种干扰情况。下面介绍几种常见的图像噪声类型及其产生原理：

椒盐噪声是一种典型的脉冲噪声，表现为图像中随机出现的黑白像素点。这种噪声模拟了图像传输过程中突然产生的强干扰，就像撒在图像上的椒盐颗粒。其特点是噪声点要么是最大灰度值（盐噪声），要么是最小灰度值（胡椒噪声）。

高斯噪声又称为正态噪声，其幅度分布服从高斯（正态）分布。这种噪声通常由传感器电子热运动引起，在图像上表现为所有像素值都受到随机微小扰动。高斯噪声是一种加性噪声，意味着它会直接叠加在原始图像上。

乘性噪声与图像信号本身相关，表现为噪声强度与像素值成正比。典型的例子包括散斑噪声，常见于雷达成像和超声成像中。这种噪声模型反映了信号在传输过程中受到的乘性干扰特性。

在实际应用中，理解这些噪声特性对开发有效的图像去噪算法至关重要。不同的去噪方法往往针对特定类型的噪声模型设计，因此在算法开发前准确模拟目标噪声类型是关键步骤。