酒店隔聲測試機構 上門規范采樣 聲學報告出具

圖像噪聲是指在數字圖像中出現的隨機、不希望的像素值變化。圖像噪聲通常由于影響圖像質量的一些因素引起，例如圖像傳感器的噪聲、光線條件不佳、圖像壓縮等。圖像噪聲會導致圖像細節模糊、顏色失真、邊緣模糊等問題，降低了圖像的清晰度和可視化效果。

圖像噪聲可以分為兩種主要類型：隨機噪聲和周期性噪聲。

隨機噪聲是在圖像中隨機分布的噪聲。常見的隨機噪聲類型包括高斯噪聲和椒鹽噪聲。高斯噪聲是一種符合高斯分布的隨機信號，它在圖像中呈現為灰度值的隨機波動。椒鹽噪聲則是在圖像中隨機出現的明亮或暗淡的像素點，使得圖像中的某些區域變得更明亮或更暗。隨機噪聲通常由于圖像捕捉過程中的電子噪聲、信號傳輸干擾等原因引起。

周期性噪聲是在圖像中具有明顯周期性的噪聲。這種噪聲可能由于圖像設備的機械或電子振動引起，如電源波動、攝像機快門的不穩定等。周期性噪聲在圖像中表現為周期性的條紋或明暗變化。

為了減少圖像噪聲的影響，可以采用一系列的圖像處理技術。其中一種常用的方法是濾波器。濾波器可以應用于圖像的頻域或空域，以去除噪聲并改善圖像質量。常見的濾波器包括均值濾波器、中值濾波器和高斯濾波器。均值濾波器通過計算像素周圍區域內像素值的平均值來進行圖像平滑處理。中值濾波器則通過計算像素周圍區域內像素值的中值來去除椒鹽噪聲。高斯濾波器通過加權平均圖像中每個像素周圍像素的灰度值，從而實現圖像的模糊效果。

除了濾波器，還有其他一些圖像處理方法可用于降噪。例如，使用圖像增強算法，如小波變換、非局部 means 算法等，可以對受噪聲影響的圖像進行局部細節增強。還可以使用圖像復原算法，如小二乘法和大后驗概率估計等方法，通過分析噪聲模型來還原圖像中受影響的像素值。