加性噪声与乘性噪声的性质，区别和联系，继而进行选择和判断。

大气湍流会导致大气激光通信链路误码率性能的恶化，提出了一种频域反卷积方法抑制大气激光通信系统中的乘性噪声。该方法有效地把反卷积技术与大气激光通信相结合，算法中加入快速傅里叶变换(FFT)模块，将信号转换到频域进行反卷积滤波，降低了算法复杂度。利用大气激光通信实测系统在雨天天气下进行实验验证，对比反卷积前后调制信号的星座图并分析系统误码率。实验结果表明，频域反卷积能够降低大气激光通信系统的误码率，是一种抑制大气信道乘性噪声的有效方法。

利用MATLAB仿真软件实现图像的去噪处理。 要求：读取图像并分别加入高斯噪声、椒盐噪声、脉冲噪声和乘性噪声，然后采取合适的滤波器进行去噪处理，能显示原始图像、加噪后图像和去噪后图像。 说明：里面含有单独报告书，单独的代码，整合的报告书和代码，任你选择。

对图像eight.tif分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声

图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容, 也是一项十分关键的技术, 一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等图像处理。为有效去除乘性噪声的影响, 提出一种深度残差学习的乘性噪声去噪方法。该方法通过引入残差优化, 解决了卷积神经网络在层数较多时, 随着层数加深, 梯度在传播过程中逐渐消失的问题。与4种经典去噪算法进行比较, 结果表明, 该方法在有效去除乘性噪声的同时, 可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息, 为后续的图像分割、配准和目标识别等奠定基础。

乘性噪声对随机Cucker-Smale系统中植绒的出现具有积极作用

matlab图像预处理对于各种噪声的处理（灰度、彩色图加椒盐、高斯、泊松、瑞利、伽马、乘性噪声）的实现