2.1 概 述 2.2 连续图像模型 一、连续图像的表达式 标准观察者对图像光函数的亮度响应——光场的瞬时光亮度计量 二、连续图像的的随机表征 图像函数是一种空间变量为、时间变量为的三维连续随机过程 随机过程可以由它的联合概率密度完全地表示出来 对于所有样本点的联合概率密度 三、常用的概率密度模型 1. 均匀密度 2. 雷利(Rayleigh)密度 3. 指数密度 4. 高斯密度 分别是随机过程的均值和方差。对于图像正交变换（如傅里叶变换）系数的幅度概率密度来说，高斯密度是相当精确的模型。 5. 拉普拉斯密度 6. 条件概率密度 用于估计点上的图像函数f1，其前提是点上的图像函数f2已知。 四、图像随机过程的数字特征 一阶矩或平均值 二阶矩或自相关函数 自协方差 4. 方差