Ruido gaussiano
El ruido gaussiano es un ruido estadístico que tiene una densidad de probabilidad igual a la densidad de probabilidad de la distribución normal , también conocida como gaussiana . [1] [2] En otras palabras, los valores que dicho ruido puede tomar tienen una distribución gaussiana. Nombrado en honor a Carl Gauss .
La densidad de probabilidad de una variable aleatoria gaussiana es
donde representa el nivel de gris, es la media y es la desviación estándar . [3]
Un caso especial es el ruido gaussiano blanco , entonces los valores en cualquier punto en el tiempo son variables aleatorias independientes e igualmente distribuidas (por lo tanto, no están correlacionadas entre sí ). Al probar y simular canales de comunicación , el ruido gaussiano se utiliza como ruido blanco aditivo para generar ruido gaussiano blanco aditivo .
En telecomunicaciones , los canales de comunicación pueden verse afectados por el ruido gaussiano de banda ancha procedente de diversas fuentes naturales, como las vibraciones térmicas de los átomos en los conductores (ruido térmico o ruido de Johnson-Nyquist ), ruido de disparo , radiación de cuerpo negro procedente del suelo u otros objetos calientes, y de tales fuentes celestiales como el sol.
Ruido gaussiano e imagen digital
Las principales fuentes de ruido gaussiano en las imágenes digitales provienen del ruido sensorial provocado por la mala iluminación y/o las altas temperaturas. [3] En el procesamiento de imágenes digitales, el ruido gaussiano se puede reducir mediante un filtro , aunque desenfocar la imagen puede generar bordes borrosos y detalles de la imagen que también corresponden a altas frecuencias bloqueadas. Para reducir el ruido, se utilizan técnicas de filtrado como reducción de ruido , convolución, filtro mediano . [1] [4]
Véase también
Notas
- ↑ 1 2 Tudor Barbu. Enfoque de eliminación de ruido de imagen variacional con flujo de medios porosos de difusión // Análisis abstracto y aplicado : diario. - 2013. - Vol. 2013 . — Pág. 8 . -doi : 10.1155 / 2013/856876 .
- ↑ Barry Truax.: Handbook for Acoustic Ecology (enlace no disponible) . Editorial de la calle Cambridge. Consultado el 5 de agosto de 2012. Archivado desde el original el 10 de octubre de 2017.
- ↑ 12 Philippe Cattin . Restauración de imágenes: Introducción al procesamiento de señales e imágenes . MIAC, Universidad de Basilea (24 de abril de 2012). Consultado el 11 de octubre de 2013. Archivado desde el original el 18 de septiembre de 2016.
- ↑ Robert Fisher, Simon Perkins, Ashley Walker, Erik Wolfart. Síntesis de Imagen - Generación de Ruido . Consultado el 11 de octubre de 2013. Archivado desde el original el 19 de octubre de 2013.