Гауссов шум - Gaussian noise
Гауссов шум , названный в честь Карла Фридриха Гаусса , - это статистический шум, имеющий функцию плотности вероятности (PDF), равную функции нормального распределения , которое также известно как распределение Гаусса . Другими словами, значения, которые может принимать шум, распределены по Гауссу.
Функция плотности вероятности гауссовской случайной величины определяется выражением:
где представляет собой уровень серого, в среднее значение серого и его стандартное отклонение .
Особым случаем является белый гауссовский шум , в котором значения в любую пару моментов времени одинаково распределены и статистически независимы (и, следовательно, некоррелированы ). При тестировании и моделировании канала связи гауссов шум используется как аддитивный белый шум для генерации аддитивного белого гауссовского шума .
В телекоммуникациях и компьютерных сетях на каналы связи может влиять широкополосный гауссов шум, исходящий из многих естественных источников, таких как тепловые колебания атомов в проводниках (называемые тепловым шумом или шумом Джонсона – Найквиста ), дробовой шум , излучение черного тела. от земли и других теплых предметов, а также от небесных источников, таких как Солнце.
Гауссов шум в цифровых изображениях
Основные источники гауссова шума в цифровых изображениях возникают во время получения, например , шум сенсора, вызванный плохим освещением и / или высокой температурой, и / или передачей, например, шум электронных схем . При цифровой обработке изображений гауссов шум можно уменьшить с помощью пространственного фильтра , хотя при сглаживании изображения нежелательный результат может привести к размытию краев и деталей мелкомасштабного изображения, поскольку они также соответствуют заблокированным высоким частотам. Обычные методы пространственной фильтрации для удаления шума включают в себя: фильтрацию среднего ( свертку ), медианную фильтрацию и сглаживание по Гауссу .