【数字图像处理】常见噪声及其Matlab实现

资 源 简 介

【数字图像处理】常见噪声及其Matlab实现

详 情 说 明

数字图像处理中，噪声模型是分析和修复图像退化的重要基础。常见的噪声类型各具特点，在Matlab中可以通过特定算法进行模拟和可视化。

高斯噪声是最常见的噪声类型，其特点是像素值呈正态分布。这种噪声通常由传感器温度或电子干扰引起，会使图像产生均匀的颗粒感。在实现时需要注意均值和方差两个关键参数的控制。

瑞利噪声在近红外成像中较为常见，其分布呈现非对称形态，常出现在特定范围的信号处理中。爱尔兰噪声（又称伽马噪声）则适用于激光成像等场景，需要调节阶数参数来模拟不同程度的噪声效果。

指数噪声模型通常用于描述某些特殊环境下的图像退化，如水下成像系统。均匀噪声在所有灰度级上具有相同的出现概率，适合用来模拟量化误差。最引人注目的当属脉冲噪声（椒盐噪声），它会使图像随机出现黑白像素点，模拟传输过程中的突发干扰。

通过Matlab实现这些噪声模型后，灰度直方图是分析噪声特性的有力工具。不同噪声会在直方图上留下独特的"指纹"：高斯噪声会使直方图形状保持但展宽；脉冲噪声则会在最低和最高灰度处形成尖峰。理解这些特征对后续的图像去噪算法选择至关重要。