Ein digitales Bild ist ein Punktmat

Ein digitales Bild ist ein Punktmatrixbild, das durch Abtasten und Quantisieren eines analogen Bildes erhalten wird. Digitale Bilder können als zweidimensionale Funktion f (x, y) abstrahiert werden. Die Amplitude f an jeder Position (x, y) im Bild wird als Position bezeichnet. Der Grauwert von, wie in Gleichung 1 gezeigt. Wobei N die Auflösung des Bildes ist. Im weitesten Sinne ist Rauschen ein Signal, das das Verständnis des ursprünglichen Signals beeinträchtigt. Die Darstellung im Bild beeinflusst das Verständnis der Menschen für digitale Bilder und überlagert Signale, die die Sicht der Menschen auf das Bild behindern. Das Rauschen ist zufällig und unvorhersehbar. Im Allgemeinen wird die Verteilungsfunktion oder Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion in der Wahrscheinlichkeitstheorie verwendet, um ihre Verteilungseigenschaften zu beschreiben. In diesem Artikel werden der Einfachheit halber die folgenden Symbole definiert: Das ursprüngliche Bildsignal ist s, das verrauschte Signal ist n und das verrauschte Bild ist f. Das Rauschen wird in additives Rauschen und multiplikatives Rauschen unterteilt, je nachdem, wie es mit dem Signal gekoppelt ist. Additives Rauschen kann normalerweise beschrieben werden als:

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数字图像是通过对模拟图像进行采样和量化而获得的点矩阵图像。数字图像可以抽象为二维函数f（x，y）。图像中每个位置（x，y）的振幅f称为位置。的灰度值如公式1所示。其中N是图像的分辨率。<br>从广义上讲，噪声是一种干扰理解原始信号的信号。图像中的表示会影响人们对数字图像的理解，并且会叠加妨碍人们观看图像的信号。噪声是随机且不可预测的。通常，在概率论中使用分布函数或概率密度函数来描述其分布特性。在本文中，为简单起见，定义了以下符号：原始图像信号为s，有噪信号为n，有噪图像为f。噪声分为加性噪声和乘性噪声，具体取决于它耦合到信号是。附加噪声通常可以描述为：

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数字图像是通过扫描和量化模拟图像获得的点矩阵图像。数字图像可以抽象为二维函数 f （x， y）。图像中每个位置（x、y）的振幅 f 称为位置。如方程 1 所示的灰色值。其中N是图像的分辨率。<br>从广义上讲，噪声是干扰对原始信号的理解的信号。图像中的表示影响人们对数字图像的理解，并叠加阻碍人们图像视图的信号。噪音是随机的和不可预知的。一般来说，概率理论中使用分布函数或概率密度函数来描述其分布属性。为了简单起用，本文定义了以下符号：原始图像信号为 s，噪声信号为 n，噪声图像为 f。噪声分为添加剂噪声和倍增噪声，具体取决于它与信号的耦合方式。添加噪声通常可以描述为：

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数字图像是通过扫描和量化模拟图像而获得的点矩阵图像。数字图像可以抽象为二维函数f（x，y）。图像中每个位置（x，y）的振幅f被定义为位置。的灰度值，如等式1所示。其中N是图像的分辨率。<br>在最广泛的意义上，噪声是一种信号，它损害了对原始信号的理解。图像中的表征影响人们对数字图像的理解，重叠信号阻碍人们对图像的观察。噪音是随机和不可预测的。概率论一般用分布函数或概率密度函数来描述其分布性质。为了简单起见，本文定义了以下符号：原始图像信号为s，声音信号为n，声音图像为f。根据噪声与信号的连接方式，噪声分为加性噪声和乘性噪声。加性噪声通常可以描述为：<br>

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