Matlab图片批量加椒盐噪声

最新推荐文章于 2025-10-13 15:42:20 发布
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本文介绍了一个使用Matlab进行图像处理的例子，通过循环读取279张PNG图片并添加椒盐噪声，展示了如何使用Matlab进行图像读取、添加特定类型的噪声以及保存处理后的图像。
for n=0:278
 
str1='G:\obj\';str2=num2str(n);str3='.png';
SC=[str1,str2,str3];
            
i=imread(SC);  

j = imnoise(i,'salt & pepper',0.001); %椒盐

%imshow(i),title('Original');  
figure(2),imshow(j,'border','tight','InitialMagnification','fit'),title('Translated') ; 

set (gcf,'Position',[0,0,500,500]);
axis normal;

saveas(figure(2),['G:\obj\',num2str(n),'_5','.png']);

end


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基于自适应滤波器的椒盐噪声图像去噪（附带MATLAB代码）
2301_79325657的博客
09-09 434
在函数内部，通过遍历图像的每个像素点，提取其周围邻域内的像素值，并计算邻域内的中值。最后，返回去噪后的图像。你可以根据自己的需要调整代码中的窗口大小和阈值，以获得最佳的去噪效果。如果你有任何其他问题，请随时提问。椒盐噪声是数字图像中常见的一种噪声类型，它在图像中随机地出现黑白像素点，给图像质量和视觉效果带来很大的影响。在椒盐噪声图像去噪中，自适应滤波器可以根据像素点周围邻域内的像素值进行计算，以获得更准确的滤波结果。通常情况下，较大的窗口大小和较小的阈值可以更好地去除椒盐噪声，但也可能导致图像细节的损失。
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对图像库做批量预处理，给图像添加高斯噪声,生成随机文件名保存到新的文件夹中，并可用高斯滤波、算术均值滤波、几何均值滤波、谐波均值滤波、逆谐波均值滤波去噪
MATLAB环境下多种噪声生成与添加实战详解
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在MATLAB信号处理仿真中，作为一个通用噪声注入函数，其设计需兼顾灵活性、可扩展性与工程实用性。该函数采用标准化的接口定义，确保用户能够以一致的方式调用不同类型的噪声模型。% add_noise - 向输入信号添加指定类型和强度的噪声% 输入参数：% signal : 原始信号向量或矩阵 (n x 1 或 n x m)% noise_type : 字符串，指定噪声类型 'gaussian', 'rayleigh', 'gamma', 'uniform', 'saltpepper'
用MATLAB给图片加椒盐噪声和滤噪
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MATLAB批量给图片加噪声
visualsoul的博客
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注意：除了poissoin噪声其他的噪声都可以修改参数调节噪声大小，以gaussian为例，我将第二个参数矩阵（方差）v的每个元素增大倍数时，噪声变得更为显著。请在修改时保持h、v矩阵维度相同。salt_pepper（文件夹）gaussian（文件夹）poissoin（文件夹）speckle（文件夹）请自行修改代码中的 文件夹路径。待处理数据文件夹//
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03-28 1526
中值滤波和自适应中值滤波被广泛地应用于消除图像的椒盐噪声。通过仿真实验对图像添加不同浓度的椒盐噪声，并分别使用中值滤波算法和自适应中值滤波算法进行噪声去除，实验结果表明，该算法相较于多种中值滤波方法具有很好的滤波作用，以及很大的速度提升。
MATLAB中图像椒盐噪声添加
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02-07 329
比较不同噪声水平的影响：可以比较不同椒盐噪声密度对图像质量的影响，以评估噪声对图像处理任务的影响。应用噪声去除技术：可以尝试使用不同的噪声去除技术，如中值滤波等，来减少图像中的椒盐噪声。分析噪声分布：可以进一步分析添加到图像上的椒盐噪声分布，比如通过计算噪声的密度和位置。上添加椒盐噪声，噪声密度为1%，即将图像中1%的像素随机替换为白色或黑色。上添加椒盐噪声，噪声密度为3%，即将图像中3%的像素随机替换为白色或黑色。尝试不同的噪声密度：可以尝试使用不同的椒盐噪声密度，来观察对图像的影响。
matlab如何加椒盐噪声并将图像保存为文件
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另外，引用[5]提到批量处理图片时需要注意参数调整，但椒盐噪声的密度参数可能不同。保存图像的话，引用[1]和[2]提到了批量保存，可能用imwrite函数。 首先，我应该分步骤说明如何添加椒盐噪声。步骤可能包括读取...
去除图片高斯噪声和椒盐噪声（图像处理）
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06-13
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