图像处理中常见的噪声模型有哪些

图像处理中常见的噪声模型

图像处理中的噪声模型是影响图像的不同类型噪声的数学表示。 这些模型有助于通过模拟了解不同类型噪声的发生，从而有助于制定减少噪声的策略。

一些常见的噪声模型包括：

1. 高斯噪声： “高斯噪声”是最常见的噪声模型类型之一，其特征是钟形概率分布。 它模拟图像中发现的随机变化。 它可能源于传感器和量化噪声等来源，类似于您在电视或无线电信号中经常看到的静电。
2. 艾尔朗噪声： 也称为伽玛噪声，这是另一种以伽玛分布为特征的乘性噪声模型。 它通常出现在用噪声传感器捕获或通过噪声通道传输的图像中。
3. 均匀噪声： 这是一种具有均匀分布的加性噪声​​模型，通常在量化图像或因传输错误而损坏的图像中观察到。