1.3 图像噪声
数字图像常会因受一些随机误差而退化，这种退化通常称为噪声(noise)。在图像的获取过程中因环境条件、成像设备和传感器元件自身质量的影响，在图像的传输过程中因所用传输信道的干扰污染等，都可能出现噪声。图像去噪的一般过程为：分析退化过程—建立退化模型—反向推演—恢复图像。常见的噪声有：高斯噪声、瑞利噪声、均匀分布噪声、椒盐噪声等。
(1) 高斯噪声
高斯噪声是一种源于电子电路噪声和有低照明度或高温带来的传感器噪声。高斯噪声也称正态噪声，其密度概率函数为：
(1)
其中，高斯随机变量 z 表示灰度值；µ 表示 z 的平均值或期望值；σ 表示 z 的标准差，而标准差的平均 σ² 称 z 为的方差。
(2)瑞利噪声
瑞利噪声的概率密度函数为：
(2)
概率密度的均值和方差分别为：
(3)
瑞利密度对于近似偏移的直方图十分有用，通常也用于在图像范围内特征化噪声现象。
(3)均匀分布噪声
均匀分布噪声的概率密度函数为：
(4)
概率密度的均值和方差分别为：
(5)
(4)椒盐噪声
椒盐噪声又称脉冲噪声，主要表现为成像中的短暂停留，例如错误的开关操作。它的概率密度函数(PDF)为：
(6)
脉冲噪声在 均不可能为零，且脉冲可能是正值的，也可能是负值的情况下，称为双极脉冲噪声。如果 ，灰度值 b 的值在图像中将显示一个亮点；如果 ，灰度值 a 的值在图像中将显示一个暗点。与图像信号强度相比，脉冲干扰通常较大，因此图像总噪声总数字化为最大值（纯黑或纯白）。如果脉冲噪声在 为零时，则脉冲噪声称为单极脉冲噪声。如果 均不可能为零，尤其是它们近似相等时，脉冲噪声值就类似与随机分布在图像上的胡椒（黑点）和盐粉（白点）微粒，所以双极脉冲噪声也称为椒盐噪声。
1.4 MATLAB概述
MATLAB被称为第四代计算机语言[1-4]，拥有丰富的函数资源，还能通过用户自定义函数进一步扩展。它是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。基本数据单位是矩阵，指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，但 MATLAB 语言的语法格式、规则等要比别的语言要灵活简洁的多，给用户带来的是最直观，最简洁的程序开发环境。它有较强的编辑图形界面的能力，解决了FORTRAN和c语言在数据可视化方面的不足。
MATLAB全称是 Matrix Laboratory (矩阵实验室)，用矩阵来描述整数阵列的数字图像是最直观的方法。强大的处理矩阵运算能力，使 MATLAB 处理数字图像非常的方便。 它支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、 RGB 图像和多帧图像阵列；本文来自辣*文-论'文&网，
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MATLAB邻域信息优化方法的图像恢复算法研究+滤波去噪算法 第3页下载如图片无法显示或论文不完整，请联系qq752018766
