非高斯噪声有什么优点，高斯噪声和椒盐噪声的区别是什么

非高斯噪声有哪些优点？

假设每个频率噪声的振幅都是一个高斯型（正态型）随机变量，则属于高斯型噪声，不然就有非高斯性，可制冷，除草，发电，除尘，等

高斯噪声和椒盐噪声的区别？

1. 噪声形成方法不一样：高斯噪声是因为随机误差致使图像亮度值产生微小偏移，即亮度增多或降低的情况；椒盐噪声则是因为传感器产生故障或信号传输产生错误，致使图像中部分像素（PX）点产生完全黑色或白色。

2. 噪声强度分布不一样：高斯噪声的强度分布呈正态分布，即呈钟形曲线；而椒盐噪声的强度分布比较极端，大多数像素（PX）点的亮度值都是极小值或非常大值。

3. 噪声影响范围不一样：高斯噪声对图像的影响比较分散，它对图像的影响程度与离中心点的距离成反比例关系；而椒盐噪声则会对图像中的一部分局部区域出现影响，致使这些区域的亮度值严重失真。

4. 噪声去除方式不一样：因为高斯噪声的分布比较均匀，在去除高斯噪声时可以使用一部分滤波算法如中值滤波器、高斯滤波器等；而椒盐噪声还需特殊的算法进行去除，如根据中值滤波的自适应中值滤波器等。

总而言之，高斯噪声和椒盐噪声有着不一样的形成方法、强度分布、影响范围和去除方式。在对图像进行一定程度的处理时需按照噪声类型的不一样采取不一样的噪声去除方式。

高斯噪音和脉冲噪声的区别？

这里说的高斯噪声是指它的可能性密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。

脉冲噪声是非连续的，由可持续短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。出现脉冲噪声的因素各种多样，这当中涵盖电磁干扰还有通信系统的故障和缺陷，也许在通信系统的电气开关和继电器改变状态时出现。

脉冲噪声对模拟数据大多数情况下仅是小麻烦。但是在数字式数据通信中，脉冲噪声是出错的重要因素。

脉冲噪声，它的可持续小于1秒、噪声强度峰值比其均方根值大于10dB，而重复频率又小于10Hz的间断性噪声。

在物理学中噪音有什么？

高斯噪声：又叫白噪声 满足高斯分布 其实就是常说的初中学的那个正态分布的噪声

典型的 下雨的声音 收音机收不到电台信号时候的沙沙声 都是高斯噪声

泊松噪声：也叫散粒噪声 不需要多说 满足泊松分布 可以理解成高斯噪声在低粒度下的近似

毕竟在大粒度下分布趋近于高斯分布 成因是光具有量子特性，到达光电检测器表面的量子数目存在统计涨落，因为这个原因，图像监测具有颗粒性 也就表现为泊松噪声啦

椒盐噪声：也叫脉冲杂讯 是一种复杂的复合分布 表目前图像上就像你撒了椒盐一样

成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而出现、类比数位转换器或位元传输错误等

这些都只是比较典型的噪声 但我猜聪明的你可能想到了：按统计中可能性分布的不一样 是不是都对应了一种噪声呀？答案当然是肯定的 例如以后可能会学到的伽马分布 瑞利分布之类的 都拥有自己对应的噪声 但它们有哪些形式和性质和应用呢？就靠聪明的你去研究咯

具有高斯分布的噪声称为什么？

高斯噪声是一种具有正态分布（也称作高斯分布）可能性密度函数的噪声。换句话说，高斯噪声的值遵守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。 全部频率具有一样能量的随机噪声称为白噪声。

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