牛皮克拉斯的大致内容分享到此结束，希望对各位有所帮助。

7.因此，采用第二个随机数r，r，r是一个平均概率为0-1的数。因此，r小于或等于pz的情况的概率恰好等于pz。

8.因此，如果随机量Z在R小于或等于pz时起作用，则Z的概率为pz。

9.通过这种循环处理，对于n个Z，他的概率客观上服从高斯分布。

10.最后是-0.5的原因:这涉及到z的范围。

11.原则上，如果产生的噪声在-128到+128之间，并且数学期望为0，方差为0.1，则产生Z的概率（通常在数十个值带中）几乎为0，这使得不可能产生可见的干扰。

12.因此，我考虑是否采用-0.5到+0.5的z值，使z的概率足够大，以在方差为0.1时产生足够的噪声。

13.但是，这样z的值太小了，只在-0.5到+0.5的范围内，对图像的干扰非常微不足道，所以我尝试将z视为比例值并将z的范围放大到-128到+128，这样对图像的干扰就足够大了，可以观察处理后的效果。

1./////高斯密度函数////随机数///数学期望//方差///静态double Gossp（double z，double u，double a）{ double p；p =（1/（a *数学。sqrt（2 *数学。PI））*数学。Pow（数学。e，-（数学。pow（z-u，2）/（2 * a* a）））；return p；/////图形的高斯噪声处理。

2./////数学期望///方差//静态公共位图Goss _ noise（image img，double u，double a）{ int width = img . width；int height = img。身高；Bitmap bitmap2 =新位图（img）；Rectangle rectangle1 =新矩形（0，0，宽度，高度）；像素格式格式=位图2。像素格式；位图数据数据=位图2。lock bits（rectangle 1，ImageLockMode。读写，格式化）；IntPtr ptr =数据。Scan0int numBytes = width * height * 4；byte【】RGB values =新字节【numBytes】；法警。copy（ptr，rgbValues，0，numBytes）；Random random1 =新随机（）；for(int I = 0；I《数字字节；I+= 4）{ for（int j = 0；j《3；j++）{ double z；z =随机1。next double（）-0.5+u；double pz = gossp（z，u，a）；双r = random1。next double（）；//调试。writeline if（pz《0.1，string。format（“z = { 0 } pz = { 1 } r = { 2 }“，z，pz，r）；if（r 255）p = 255；if（p《0）p = 0；RGB values【I+j】=（byte）p；} } }元帅。copy（RGB values，0，ptr，numBytes）；位图2。解锁位（数据）；返回位图2；要回答这三个问题，首先需要了解概率密度函数的含义。

3.高斯密度函数的含义是:如果一个随机数出现多次，其平均值为U，方差为A，那么这个随机数序列中出现特定Z值的概率是多少？

4.因此，有必要生成一个随机数z，然后使用高斯函数知道其出现的概率。

5也就是pz。

6.然后，在知道这个Z“应该”的概率后，我们必须找到一种方法使他按照这个概率作用于原始图像上的像素。

你好，我亲爱的朋友们。大锤哥已经来为亲爱的朋友们解答以上问题了。许多人仍然不知道高斯噪声和高斯噪声图片的定义。现在我们下去吧！