01.Signal and Image Noise Models 信号与图像噪声模型

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资料：numeriacal tour-denoising simple1:Signal and Image Noise Models

noise = randn(M,N) * sig;%高斯噪声
nbins = 51;
[h,t] = hist( M(:)-M0(:), nbins ); h = h/sum(h);%统计分布为高斯函数
bar(t,h);
axis([-sigma*5 sigma*5 0 max(h)*1.01]);

脉冲噪声由高斯噪声和均匀噪声生成：

W = log(rand(n,1)).*sign(randn(n,1));
W = W/std(W(:))*sigma;W = log(rand(N,N)).*sign(randn(N,N));
W = W/std(W(:))*sigma;

阈值估计和稀疏性

非线性去噪的想法是使用一个正交基，其中真实信号或图像|M0|的系数|x| 是稀疏的（几个大系数）。在这种情况下，噪声数据|M|的噪声系数|x| （用高斯噪声扰动）是|x0 +noise| ，其中|noise| 是高斯噪声。噪声系数低于|T|，阈值设置为0。阈值|T| 应该明智地选择为高于噪声水平。
首先，我们产生尖锐的信号。

sigma = .1;
x = x0 + randn(size(x0))*sigma;%高斯噪声

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