Ruido gaussiano

Sin ruido

Con ruido gaisiano

En la teoría del procesamiento de señales, el ruido gaussiano, llamado así en honor a Carl Friedrich Gauss, es un tipo de ruido de señal que tiene una función de densidad de probabilidad (pdf) igual a la de la distribución normal (que también es conocida como distribución gaussiana). En otras palabras, los valores que puede tomar el ruido tienen una distribución gaussiana.

Función de densidad de probabilidad p{displaystyle p} de una variable aleatoria Gauss z{displaystyle z} es dado por:

φ φ ()z)=1σ σ 2π π e− − ()z− − μ μ )2/()2σ σ 2){displaystyle varphi (z)={frac {1}{sigma {sqrt {2pi}}e^{-(z-mu)}/(2sigma ^{2}}}

Donde z{displaystyle z} representa el nivel gris, μ μ {displaystyle mu } el valor gris medio y σ σ {displaystyle sigma } su desviación estándar.

Un caso especial blanco ruido gaussiano, en el que los valores en cualquier par de veces son idénticos y estadísticamente independientes (y por lo tanto no relacionados). En las pruebas de canales de comunicación y modelado, el ruido gaisiano se utiliza como ruido aditivo blanco para generar ruido aditivo de Gaussian.

En telecomunicaciones y 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, ruido negro. -Radiación corporal procedente 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, p. Ruido del sensor causado por mala iluminación y/o alta temperatura, y/o transmisión, p.e. Ruido del circuito electrónico. En el procesamiento de imágenes digitales, el ruido gaussiano se puede reducir utilizando un filtro espacial, aunque al suavizar una imagen, un resultado no deseado puede resultar en la borrosidad 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 medio (convolución), filtrado mediano y suavizado gaussiano.