가우스 잡음

신호 처리 이론에서 카를 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)의 이름을 딴 가우스 잡음(Gaussian Noise)은 정규 분포(가우스 분포)와 동일한 확률 밀도 함수(pdf)를 갖는 신호 잡음의 일종이다.^[1]^[2] 즉, 노이즈가 취할 수 있는 값은 가우스 분포이다.

잡음 없음

가우스 잡음 있음

가우스 확률 변수 z의 확률 밀도 함수 p는 다음과 같이 지정된다.

\varphi (z)={\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{-(z-\mu )^{2}/(2\sigma ^{2})}

여기서 z는 그레이 레벨, u는 평균 그레이 값, a는 이 값의 표준 편차이다.

같이 보기

각주

↑ Tudor Barbu (2013). “Variational Image Denoising Approach with Diffusion Porous Media Flow”. 《Abstract and Applied Analysis》 2013: 8. doi:10.1155/2013/856876.
↑ Barry Truax, 편집. (1999). “Handbook for Acoustic Ecology” Seco판. Cambridge Street Publishing. 2017년 10월 10일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2012년 8월 5일에 확인함.

[Barbu-1] Tudor Barbu (2013). “Variational Image Denoising Approach with Diffusion Porous Media Flow”. 《Abstract and Applied Analysis》 2013: 8. doi:10.1155/2013/856876.

[Handbook-2] Barry Truax, 편집. (1999). “Handbook for Acoustic Ecology” Seco판. Cambridge Street Publishing. 2017년 10월 10일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2012년 8월 5일에 확인함.

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