Гауссов шум , названный в честь Карла Фридриха Гаусса , представляет собой статистический шум, имеющий функцию плотности вероятности (PDF), равную функции нормального распределения , которое также известно как распределение Гаусса . [1] [2] Другими словами, значения, которые может принимать шум, распределены по Гауссу.
Функция плотности вероятности гауссовой случайной величины определяется выражением:
где представляет собой уровень серого, в среднее значение серого и его стандартное отклонение . [3]
Особым случаем является белый гауссов шум , в котором значения в любую пару моментов времени одинаково распределены и статистически независимы (и, следовательно, некоррелированы ). При тестировании и моделировании каналов связи гауссовский шум используется в качестве аддитивного белого шума для генерации аддитивного белого гауссовского шума .
В телекоммуникациях и компьютерных сетях на каналы связи может влиять широкополосный гауссов шум, исходящий из многих естественных источников, таких как тепловые колебания атомов в проводниках (называемые тепловым шумом или шумом Джонсона – Найквиста ), дробовой шум , излучение черного тела. от земли и других теплых предметов, а также от небесных источников, таких как Солнце.
Гауссов шум в цифровых изображениях [ править ]
Основные источники гауссовского шума в цифровых изображениях возникают во время получения, например , шум сенсора, вызванный плохим освещением и / или высокой температурой, и / или передачей, например, шум электронных схем . [3] При цифровой обработке изображений гауссов шум можно уменьшить с помощью пространственного фильтра , хотя при сглаживании изображения нежелательный результат может привести к размытию краев и деталей мелкомасштабного изображения, поскольку они также соответствуют заблокированным высоким частотам. Обычные методы пространственной фильтрации для удаления шума включают: фильтрацию среднего ( свертку ), медианную фильтрацию иГауссово сглаживание . [1] [4]
См. Также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ a b Тюдор Барбу (2013). "Вариационный подход снижения шума изображения с диффузионным потоком пористой среды" . Аннотация и прикладной анализ . 2013 : 8. дои : 10,1155 / 2013/856876 .
- ^ Барри Труакс, изд. (1999). «Справочник по акустической экологии» (второе изд.). Cambridge Street Publishing. Архивировано из оригинала на 2017-10-10 . Проверено 5 августа 2012 .
- ^ a b Филипп Каттин (24 апреля 2012 г.). «Восстановление изображения: Введение в обработку сигналов и изображений» . MIAC, Базельский университет . Проверено 11 октября 2013 года .
- ^ Роберт Фишер; Саймон Перкинс; Эшли Уокер; Эрик Вольфарт. «Синтез изображений - генерация шума» . Проверено 11 октября 2013 года .
