가우스 노이즈

Gaussian noise
Without noise
노이즈 없음
With Gaussian noise
가우스 노이즈 포함

칼 프리드리히 가우스의 이름을 딴 가우스 노이즈는 정규 분포(가우스 [1][2]분포라고도 함)와 동일한 확률 밀도 함수(pdf)를 가진 신호 노이즈의 종류를 나타내는 신호 처리 이론의 용어입니다.즉, 노이즈가 취할 수 있는 값은 가우스 분포입니다.

가우스 랜덤 의 확률 밀도 p pz는 다음과 같이 구한다.

서z(\ z는 그레이 레벨을 μ(\는 평균 그레이 값을 나타내며[3]μ(\displaystyle는 표준 편차를 .

특별한 경우는 화이트 가우스 노이즈입니다.이 경우, 임의의 쌍의 값은 동일하게 분포되어 통계적으로 독립적입니다(따라서 상관관계가 없습니다).통신 채널 테스트 및 모델링에서 가우스 노이즈는 부가 백색 노이즈를 생성하기 위해 부가 백색 노이즈로 사용됩니다.

통신 및 컴퓨터 네트워킹에서 통신 채널은 도체 내 원자의 열진동(열소음 또는 존슨-나이키스트 소음이라고 함), 샷 소음, 지구 및 기타 따뜻한 물체로부터의 흑체 복사 및 천체의 여러 자연 소스에서 발생하는 광대역 가우스 소음의 영향을 받을 수 있다.태양과 같은 오레스

디지털 영상의 가우스 노이즈

디지털 영상에서 가우스 노이즈의 주요 소스는 획득 중에 발생합니다(예: 낮은 조명 및/또는 고온으로 인한 센서 노이즈 및/또는 전송(예: 전자 회로 노이즈)).[3]디지털 화상 처리에서는, 공간 필터를 사용해 가우스 노이즈를 저감 할 수 있지만, 화상을 스무딩 할 때는, 블록 된 고주파에도 대응하고 있기 때문에, 바람직하지 않은 결과를 얻을 수 있다.소음 제거를 위한 기존의 공간 필터링 기술에는 평균(콘볼루션) 필터링, 중앙 필터링 및 가우스 [1][4]스무딩이 포함됩니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b Tudor Barbu (2013). "Variational Image Denoising Approach with Diffusion Porous Media Flow". Abstract and Applied Analysis. 2013: 8. doi:10.1155/2013/856876.
  2. ^ Barry Truax, ed. (1999). "Handbook for Acoustic Ecology" (Second ed.). Cambridge Street Publishing. Archived from the original on 2017-10-10. Retrieved 2012-08-05.
  3. ^ a b Philippe Cattin (2012-04-24). "Image Restoration: Introduction to Signal and Image Processing". MIAC, University of Basel. Retrieved 11 October 2013.
  4. ^ Robert Fisher; Simon Perkins; Ashley Walker; Erik Wolfart. "Image Synthesis — Noise Generation". Retrieved 11 October 2013.