各位朋友，大家好！小编整理了有关高斯噪声的解答，顺便拓展几个相关知识点，希望能解决你的问题，我们现在开始阅读吧！
什么是高斯噪声
1、高斯噪声：n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布，也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，其概率密度函数如图所示。称其分布为高斯分布或正态分布，记为N（μ，σ2），其中为分布的参数，分别为高斯分布的期望和方差。
2、高斯分布：高斯噪声是一种服从高斯分布（也称为正态分布）的随机噪声。有钟形曲线状的概率密度函数，以零均值为中心对称。
3、高斯噪声是一种具有正态分布（也称作高斯分布）概率密度函数的噪声。换句话说，高斯噪声的值遵循高斯分布或者它在各个频率分量上的能量具有高斯分布。白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
4、中值滤波器。高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其中均值为0的高斯噪声适合用中值滤波器，中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，可以用来去除图像或者其它信号中的噪声。
5、所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。所谓高斯脉冲噪声是指它的概率密度函数服从梯形分布（即梯形分布）的一类噪声。
高斯噪声和椒盐噪声的特点
局部影响与突变效应：椒盐噪声主要影响图像中明显边缘和尖锐结构，并且导致某些像素变得非常亮或非常暗。
高斯噪声和椒盐噪声。高斯噪声分布是常见的一种图像噪声。它会使图像的整体模糊程度增加。并且会在图像的明暗分界处产生渐变。这会使得图像的边缘出现模糊和过度平滑的效果。椒盐噪声是一种常见的黑白噪声。
高斯噪声是一种源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。高斯噪声也常称为正态噪声，符合高斯分布。是自然界中最常见的噪声。高斯噪声可以通过空域滤波的平滑滤波方法来消除。
椒盐噪声：这种噪声值不是连续变化，而只有1个极值，譬如0，255的8级灰度图象中，椒盐噪声值只能出现255，而不出现其它中间值，因此它表现为图象某些点特别亮，类似我们的晶体盐的亮度的感觉，所以叫椒盐噪声。
椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。
高斯噪声和白噪声的区别
白噪声，就是说频谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零；换句话说，样本点互不相关。所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。
热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。 所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。
窄带：指系统的频带宽度比中心频率小的多。高斯：噪声瞬时值服从正态分布。
： 从频谱仪的图形上看，白噪声在全频谱内是一条平直的线。6： 从频谱仪的图形上看，粉红噪声是在一个小段频谱内平直的线，并且以其倍数频率向下衰减。即1倍频，2倍频……频率越高谱线高度越低。
白噪声（white noise）是指功率谱密度在整个频域内是常数的噪声。 所有频率具有相同能量密度的随机噪声称为白噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率谱密度为常数的随机信号。
热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。
到此，以上就是小编对于高斯噪声用什么滤波比较好的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
