泊松噪声（散粒噪声）

前言

在研究生阶段，我除了做关联成像及单像素成像的研究，还做一些传统图像处理的方法，以及深度学习的一些算法，以期能够结合使用。下面先介绍带有泊松噪声的成像模型。
在一些成像系统中，如医学成像，遥感成像，激光雷达成像，夜间成像等情况。在类似微弱光成像系统中，光感受器只能接收到少量光子，其获取的图像存在散粒噪声，也称泊松噪声，并且噪声与信号相关性强，难以去除。

一、成像模型

要想学习图像处理方法，验证各种算法的可行性，首先要有待处理的图像，这里介绍一下仿真模型。
在弱光成像系统中，其噪声模型符合泊松分布，且其噪声强度与原始图像像素值相关。探测器收集的光子少，泊松噪声相较于其他噪声，更加难以去除，因此本文中的成像模型仅考虑泊松噪声。则成像模型为：

二、相关代码

代码如下（matlab）：

a = imread('');# 原始图像
lambda=800; # 对应公式中的参数
b=poissrnd(lambda,64,64); # 64X64大小，原始图像和目标图像一致
c=a+b-lambda;# 一个老师给我点播出来的公式

三、成像结果

接下来放一些，我自己的仿真结果，包括不同信噪比的图像，供大家参考：

大家可以看到在低信噪比的情况下，比如1dB时，图像是极其模糊的，基本已经辨认不清了。加噪声看似容易，如何去除泊松噪声却是一个令人头疼的课题。

总结

以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了带有泊松噪声的成像模型，接下来会介绍一些图像去噪和滤波的方法。大家有什么想法可以留言交流。

最后

以上就是飘逸星月为你收集整理的泊松噪声（附Matlab代码）泊松噪声（散粒噪声）前言一、成像模型二、相关代码三、成像结果总结的全部内容，希望文章能够帮你解决泊松噪声（附Matlab代码）泊松噪声（散粒噪声）前言一、成像模型二、相关代码三、成像结果总结所遇到的程序开发问题。

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