指数分布噪声：图像处理中的复原与噪声模型详解

第五章主要探讨了数字图像处理中的指数分布噪声，这是一种在实际图像信号中常见的随机噪声类型。指数噪声的概率密度函数(PDF)定义为一个正态分布，其中参数a > 0，其形状取决于a的值。该噪声的概率密度函数具有特殊的数学性质，当b等于1时，它成为爱尔兰概率分布的一种特殊情况。 在图像处理中，指数分布噪声的特点是其在图像中的表现可能不是均匀的，而是呈现出一种特定的衰减趋势。这种噪声通常出现在传感器读取或数据采集过程中，受到光照变化、传感器灵敏度等因素的影响。由于噪声与图像像素值的独立性，它不与图像的像素位置相关联，这是噪声模型的一个关键假设。 图像复原和图像增强是数字图像处理的两个重要分支。图像复原旨在利用退化图像的先验知识恢复原始图像，这涉及到建立准确的退化模型，如线性、位置不变性的退化函数h，并利用反向过程去除噪声。相比之下，图像增强更偏向于主观操作，通过改变图像的对比度、亮度等方式，突出图像的关键特征，以满足人类视觉需求，如对比度拉伸。 第五章详细介绍了图像退化/复原过程的模型，包括从原始图像f(x,y)经过退化函数h和噪声叠加形成退化图像g(x,y)的过程。在这个模型中，空间域上的卷积对应于频域中的乘法，使得噪声分析可以在频域进行，便于利用频域特性进行噪声抑制或复原。 在噪声模型部分，章节着重讨论了数字图像中的不同噪声类型，如高斯噪声、瑞利噪声、伽马（爱尔兰）噪声、指数分布噪声以及均匀分布噪声。指数分布噪声因其特有的衰减特性，在处理时需要特别关注。例如，椒盐噪声在频域表现为两个脉冲，而空间周期噪声则在频域中会有特定的频率成分。 第五章深入剖析了指数分布噪声在图像处理中的特性和应用，以及如何结合噪声模型和复原技术来改善图像质量，这对于理解和处理实际图像数据中的噪声问题至关重要。