【图像处理】噪声模型和降噪（matlab实现）

原创于 2024-03-13 18:48:57 发布 · 537 阅读

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#图像处理 #人工智能

本文探讨了数字图像中的噪声类型，如高斯噪声、Rayleigh噪声和Erlang噪声，并通过Matlab代码展示了这些噪声的模拟。主函数部分展示了如何读取原始图像并添加不同类型的噪声。同时，文章还引用了相关研究作为参考。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

噪声是在图像采集、传输或处理过程中引入的不希望的随机变化。在数字图像中，噪声可以出现为各种形式，如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。理解和处理噪声对于获得高质量的图像是至关重要的。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clc; clear;
%% Read the original image
fig_original = double(imread('data/Circuit.tif')) / 255;
imwrite(fig_original, 'data/circuit.png');
[h, w] = size(fig_original);

%% Simulate different noises
figure('Name', 'Noises');
% Gaussian noise
subplot(2, 3, 1);
histogram(gaussian_noise(100, 100, 1, 0), 100);
title('Gaussian noise, z = 0, \sigma^2 = 1');
% Rayleigh noise
subplot(2, 3, 2);
histogram(rayleigh_noise(100, 100, 0, 1), 100);
title('Rayleigh noise, a = 0, b = 1');
% Erlang (gamma) noise
subplot(2, 3, 3);
histogram(gamma_noise(100, 100, 1, 2), 100);
title('Erlang noise, a = 1, b = 2');
% Exponential noise
subplot(2, 3, 4);