對于椒鹽噪聲，為什么中值濾波效果比均值濾波效果好
在去除椒鹽噪聲方面均值濾波會模糊圖像，并且去除效果較差。相比之下，中值濾波能夠較好地去除椒鹽噪聲。
中值濾波器在圖像上，對待處理的像素給定一個模板，該模板包括了其周圍的鄰近像素。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值，就可以達到濾除噪聲的目的。中值濾波器對椒鹽噪聲的濾波效果較好。
擴展資料：
注意事項：
噪聲類型是‘salt & pepper’ 一定注意空格的位置 這里比較嚴格。
當噪聲類型是’salt & pepper’的時候，第三個參數的意思是噪聲密度，比如0.1，那么總像素個數的10%為黑白點，當然是黑點還是白點都是隨機的。
在圖像處理領域，影響圖像質量的噪聲主要有指數噪聲、均勻噪聲、椒鹽噪聲等。其中椒鹽噪聲的去除是圖像處理里面一個研究很久的課題，出現最早的有效方法是中值濾波，是一種非線性濾波方法，對圖像的所有像素點均進行處理，改變了圖像中真實的像素點，這是傳統中值濾波的一個重大缺點。
參考資料來源：百度百科-椒鹽噪聲
參考資料來源：百度百科-中值濾波
參考資料來源：百度百科-均值濾波
標題為什么有效去除椒鹽噪聲
可以在圖像中隨機選取像素點賦值為0或者255去除。因為椒噪聲表現為黑色屬于低灰度圖像。鹽噪聲表現為白色屬于高灰度圖像。利用這種特性，可以在圖像中隨機選取像素點賦值為0或者255即可。
椒鹽噪聲的成因可能是影像訊號受到突如其來的強烈干擾而產生類比數位轉換器或位元傳輸錯誤等。失效的感應器導致像素值為最小值，飽和的感應器導致像素值為最大值。處理方式常用的去除這種噪聲的有效手段是使用中值濾波器。
現實中如何采集到有椒鹽噪聲的圖像
椒鹽噪聲圖像不存在于自然，它不是通過采集得到的。
椒鹽噪聲圖像是灰度圖二值化的時候產生的，產生的原因：
1）對圖像亮度測量不精確。
2）用于生成二值圖的閾值選擇不精確。
解決辦法：
通過查找和周圍像素點灰度值不一樣的像素點，可以去除椒鹽噪聲。
望采納！
求：鹽噪聲，椒噪聲和椒鹽噪聲標準定義！
椒=黑色，鹽=白色；圖像雙極型噪聲（bipolar），數學定義為p(y)={alpha,y=x時；beta,y=a時；gama,y=b時。}，其中x為原始圖像像素，椒鹽噪聲記為z，y為被污染的噪聲，此處alpha+beta+gama=1，對受椒鹽噪聲污染的圖像進行統計描述，出現椒鹽噪聲的像素，帶噪聲的圖像像素只會出現兩種取值：a或b。來自《數字圖像處理》王橋，科學出版社。
請問脈沖噪聲和椒鹽噪聲的區別是什么啊？謝謝
一.噪聲的空間和頻率特性
相關的討論是定義噪聲空間特性的參數和這些噪聲是否與圖象相關。頻率特性是指噪聲在傅里葉域的頻率內容(即，相對于電磁波譜)，例如，當噪聲的傅里葉譜是常量時，噪聲通常稱為白噪聲。這個術語是從白光的物理特性派生出來的，它將以相等的比例包含可見光譜中所有的頻率。從第4章的討論中不難看出，以等比例包含所有頻率的函數的傅里葉譜是一個常量。由于空間的周期噪聲的異常(5.2.3節)，在本章中假設噪聲獨立于空間坐標，并且它與圖象本身無關聯(簡言之，噪聲分量值和象素值之間不相關)。這些假設至少在某些應用中(有限量子成像，例如X光和核醫學成像就是一個很好的例子)是無效的，但復雜的處理空間非獨立和相關噪聲的情況不在我們所討論的范圍。二.一些重要噪聲的概率密度和函數
基于前面章節的假設，所關心的空間噪聲描述符是5.1節中所提及模型的噪聲分量灰度值的統計特性。它們可以被認為是由概率密度函數(PDF)表示的隨機變量，下面是在圖象處理應用中最常見的PDF。高斯噪聲由于高斯噪聲在空間和頻域中數學上的易處理性，這種噪聲(也稱為正態噪聲)模型經常被用于實踐中。事實上，這種易處理性非常方便，使高斯模型經常用于臨界情況下 。高斯隨機變量z的PDF由下式給出: (5.2.1)其中z表示灰度值，μ表示z的平均值或期望值，σ表示z的標準差。標準差的平方σ2稱為z的方差。高斯函數的曲線如圖5.2(a)所示。當z服從式(5.2.1)的分布時候，其值有70%落在[(μ-σ),(μ+σ)]內，且有95%落在[(μ-2σ),( μ+2σ)]范圍內。 瑞利噪聲瑞利噪聲的概率密度函數由下式給出:(5.2.2)概率密度的均值和方差由下式給出:(5.2.3)和(5.2.4)圖5.2(b)顯示了瑞利密度的曲線。注意，距原點的位移和其密度圖形的基本形狀向右變形的事實.瑞利密度對于近似偏移的直方圖十分適用.伽馬(愛爾蘭)噪聲伽馬噪聲的PDF由下式給出:(5.2.5)其中，a>0，b為正整數且"!"表示階乘。其密度的均值和方差由下式給出:(5.2.6)和(5.2.7)圖5.2(c)顯示了伽馬密度的曲線，盡管式(5.2.5)經常被用來表示伽馬密度，嚴格地說，只有當分母為伽馬函數Г(b)時才是正確的。當分母如表達式所示時，該密度近似稱為愛爾蘭密度。
