Ruido gaussiano - Gaussian noise
El ruido gaussiano , llamado así por Carl Friedrich Gauss , es un ruido estadístico que tiene una función de densidad de probabilidad (PDF) igual a la de la distribución normal , que también se conoce como distribución gaussiana . En otras palabras, los valores que puede adquirir el ruido están distribuidos en Gauss.
La función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria gaussiana viene dada por:
donde representa el nivel de gris, el valor medio de gris y su desviación estándar .
Un caso especial es el ruido blanco gaussiano , en el que los valores en cualquier par de momentos se distribuyen de forma idéntica y son estadísticamente independientes (y por lo tanto no están correlacionados ). En las pruebas y el modelado de canales de comunicación , el ruido gaussiano se utiliza como ruido blanco aditivo para generar ruido gaussiano blanco aditivo .
En las telecomunicaciones y las redes informáticas , los canales de comunicación pueden verse afectados por el ruido gaussiano de banda ancha procedente de muchas fuentes naturales, como las vibraciones térmicas de los átomos en los conductores (conocido como ruido térmico o ruido de Johnson-Nyquist ), ruido de disparo , radiación de cuerpo negro de la tierra y otros objetos cálidos, y de fuentes celestes como el sol.
Ruido gaussiano en imágenes digitales
Las principales fuentes de ruido gaussiano en imágenes digitales surgen durante la adquisición, por ejemplo , ruido del sensor causado por una iluminación deficiente y / o alta temperatura, y / o transmisión, por ejemplo , ruido de circuitos electrónicos . En el procesamiento de imágenes digitales, el ruido gaussiano se puede reducir usando un filtro espacial , aunque al suavizar una imagen, un resultado no deseado puede resultar en el desenfoque de los bordes y detalles de la imagen a escala fina porque también corresponden a altas frecuencias bloqueadas. Las técnicas de filtrado espacial convencionales para la eliminación de ruido incluyen: filtrado de media ( convolución ), filtrado de mediana y suavizado de Gauss .