🌟【数字图像处理：噪声模型与滤波方法】🌟

🌈 在数字图像处理中，噪声是影响图像质量的一大因素。噪声主要可以分为三种类型：椒盐噪声、随机噪声和高斯噪声。

辣椒椒盐噪声就像是图像中的小黑点或小白点，像是不小心撒上的盐和胡椒粉。这种噪声通常由图像采集过程中的突然干扰引起。🎓

🌈 随机噪声则像是图像中均匀分布的小颗粒，看起来就像是电视信号不好时的画面。这种噪声是由于传感器的热噪声或电子设备的随机波动造成的。📺

🌈 高斯噪声则是图像上呈现为连续分布的噪声，像是冬天雪花飘落的样子。这种噪声通常是由于信号传输过程中的随机干扰引起的。❄️

🔧 对于这些噪声，我们可以通过不同的滤波方法来去除。比如中值滤波可以有效去除椒盐噪声，均值滤波适用于随机噪声，而高斯滤波则对高斯噪声有很好的抑制效果。🛠️

🌈 通过这些技术的应用，我们可以大大改善图像的质量，让图像更加清晰、美观。🎨

希望这篇内容能帮助你更好地理解数字图像处理中的噪声模型及滤波方法！👍