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[16]。因此一个优秀的图像处理系统，无论是模拟处理还是运用计算机进行的数字处理，都是以降低第一级噪声作为主要目标。所以噪声的性质不同，滤除噪声的方法也会有所不同。图像噪声用数学公式表示为： (2-1)式中，为原始图像信号，为噪声；为含有噪声的图片信号，

；噪声反映在图像画面上时，大概可以分为两种经典的图像噪声，分别为高斯噪声和椒盐噪声。若从噪声幅值大小的分布统计来看，密度函数满足高斯分布的，称为高斯噪声。一般用下式来表示图像处理中的高斯噪声。 (2-2)其中，z表示图像像元的灰度值；表示z的期望；表示z的标准差。标准差的平方成为z的方差。如下图2-1lena图像以及加了高斯噪声的图像。图2-1(a)图像(b)加高斯噪声图像若噪声的幅值近乎相同，但是噪声出现的位置是任意的，称这类噪声为椒盐噪声。一般用下式来表示图像处理中的椒盐噪声。 (2-3)如果b>a，灰度值b在图像中会呈现为一个亮点，a的值会呈现为一个暗点。若或为零时，则为单极脉冲。若和均不可能为零，特别是近似相等时，脉冲噪声值将近似于随机分布在图像上的胡椒和盐粉微粒。因此，双极脉冲噪声也被人们称为椒盐噪声。如下图2-2lena图像以及加了椒盐噪声的图像。图2-2(a)图像(b)加椒盐噪声图像本文针对图像处理中最常见

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