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上一篇讲过了temporal noise和Fix patter noise的分离，通过多帧平均可以去除掉temporal noise，并分离出FPN，在这篇将介绍如何去除FPN。

在信号处理教科书中，介绍过很多经典的图像去噪方法，主要的是针对随机噪声的，对于图像中非随机噪声，比如sensor本身的物理缺陷导致的hot pixel，weak pixel 或是dead pixel，一般称之为impulse noise，对于impulse noise有单独的处理方法，因为他们不属于随机噪声。

随机噪声也就是在比图像的真实信号或高或低的不确定变化。

如果中间的虚线视作真实信号，红色和蓝色的曲线代表随机噪声叠加后的信号，如果虚线定义为0，那么所有随机噪声求和应为0 ，在统计学上叫零和噪声。

金彩汇由于零和噪声的这种特点，均值滤波可以降低图像的噪声。

如图所示，浅蓝色的线代表红蓝线求均值以后的信号，波动的幅度明显减小了，也就是噪声降低了。