什么是图像噪声,电视图像噪声通过计算方式表示

看电视的时候，图像噪声黑噪声肯定比白噪声的影响力小很多，所以不能简单用数字来衡量,如果把f看成是原图G和噪声信号E之和，那么在合成图像时，用SNR=flat估计输出图的均方信噪比,彩电图像噪声可以表示为,在图像，就是你不要的部分，图像噪声，普通的,在图像，就是你不要的部分，图像噪声，普通的。

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http://baike . Baidu . com/view/944141 . htm 1。噪声的概念可以理解为“阻碍人的感觉器官理解接收到的源信息的因素”。例如，假设一张黑白图片的平面亮度分布为，那么干扰其接收的亮度分布可以称为图像 噪声。主动黑白电视图像 噪声可表示为。彩电图像 噪声可以表示为。但噪声在理论上可以定义为“只有概率统计才能识别的不可预测的随机误差”。因此，把图像 噪声看作一个多维随机过程是恰当的，所以描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即它的概率分布函数和概率密度分布函数。但是在很多情况下，这样的描述方法是非常复杂的，甚至是不可能的。并且实际应用通常是不必要的。通常是基于其数值特征，即均值方差、相关函数等。因为这些数字特征在某些方面可以反映噪声的特点。

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所谓的噪声就是你不想听到的声音。在图像，就是你不要的部分，图像 噪声，普通的。信噪比，由电压的平方比定义，是信号电压与噪声 voltage之比的平方的对数的十倍，在图像中用来表示解压缩的客观保真度准则。

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所谓的噪声就是你不想听到的声音。在图像，就是你不要的部分，图像 噪声，普通的。信噪比，由电压的平方比定义，是信号电压与噪声电压之比的平方的对数的十倍，用于表示图像中解压缩的客观保真度准则。如果把f看成是原图G和噪声信号E之和，那么在合成图像时，用SNR= flat估计输出图的均方信噪比。就像我刚才说的，具体计算方法根据具体应用的不同而不同。有时只有噪声电压在均方根，以此类推。看电视的时候，图像 噪声黑噪声肯定比白噪声的影响力小很多，所以不能简单用数字来衡量。具体数值和计算方法需要在应用中反复调试。

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