第5章图像复原与重建 201 了噪声的参数，以便对应于测试图案中3种灰度级的直方图会开始合并。这使得噪声十分显著，而不会 遮蔽底层图像的基本结构。 出校图5.4中的有方图和图52中的概率密度函数，可以看到很接近的对应关系。对于椒盐噪声示例的直 方图在密度标度的白端有一个额外的尖峰，因为噪声分量为纯黑或纯白，并且在测试图案中最亮的分量（圆） 是亮灰度。除了少许亮度不同外，在图5.4中很难区别出前5幅图像有什么显著不同，即使它们的直方图有明 显的区别。由脉冲噪声污染的图像的椒盐噪声的外观是唯一一种啊引起退化的、视觉上可区分的噪声类型。 指数 均匀 散盐 图54对图5.3中的图像添加高斯、瑞利、伽马、指数、均匀和椒盐噪声后的图像与直方图 5.2.3周期噪声 一幅图像中的周期噪声是在图像获取期间由电力或机电干扰产生的。这是在本章中讨论的唯一的 一种空间相关噪声。正如5.4节所讨论的那样，周期噪声可通过频率域滤波来显著地减少。例如 考虑图5.5(a)中的图像。这幅图像被不同频率的（空间）正弦噪声严重干扰了。一个纯正弦波的傅里叶变 换是位于正弦被共距顿率处的一对共轭脉神①（见表43）。因此，如果空间域中正弦波的振辐足够强我 们在该图像的谱中将看到图像中每个正弦波的脉冲对。如图55⑥)所示，确实如此，由于在这个特殊 例子中频率值是这样安排的，所以脉冲以一个近似的圆出现。在5.4节我们将进一步讨论此问题，以 及周期噪声的其他例子。 ①注意不要混淆颗率域中的术语脉冲与琳冲燥声中使用的同一未语