matlab图像处理时为什么要加入高斯噪声，目的是什么

实际应用中因为图像采集设备、自然环境因素等诸多原因，导致所处理的图像和“本真”图像有差异，这一部分差异就是噪声。

用MATLAB等仿真手段对算法进行仿真时，所用的基础图像是“本真”图像，为了验证其算法的有效性，需要在“本真”图像上加上噪声，才能达到类似于“实际”图像的效果，也只有考虑了噪声，算法仿真结果才具有说服力。

纯手打，纯个人语言组织。理解意思即可。

噪音直接增加减低影像质量。数码相机拍摄的任何图像中有一些噪音，噪声在图像中显示为随机斑点。噪音经常会损害图像，增加一种老式的颗粒状观。一些噪声也会增加图像的明显清晰度。噪声随着相机中的感光度设置，曝光长度，温度而增加，在不同的相机型号之间也会有所不同。数码相机产生三种常见类型的噪声：随机噪声，固定模式噪声和条带噪声。显示了针对通常平滑的灰色背景的每种类型的噪声的明显情况。

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。

而如果噪声不够明显的情况下是需要补噪再去的。

小噪比较难去除，而一定程度的反而比较容易

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