加性零均值高斯噪声的产生与信噪比SNR的计算

噪声：引起图像受一些随机误差的影响的退化，噪声可能与图像内容有关，也可能无关。

白噪声：具有常量的功率谱，在所有频率上出现且强度相同的理想的噪声。

高斯噪声：服从高斯正态分布概率的一种白噪声。

                  在一维下，高斯正太分布概率的密度函数为：

加性噪声：噪声出现与图像信息本身无关的独立于信号的退化噪声。加噪后图像矩阵J可直接表示为：J=I+v，其中v为噪声矩阵。

加性零均值高斯噪声的产生：

设图像I的灰度值范围为[0,255]，取任意数sigma>0，代表噪声的大小程度。

循环：取每对左右相邻的像素点(i,j)与(i,j+1)【如果(i,j)为最右侧点可以跳过或者只对这个点进行加噪】，分别执行如下操作：

1.产生位于[0,1]的随机数r,phi。

2.计算:

3 .加噪后该像素点对应位置计算如下：

    J(i,j)=I(i,j)+z1; J(i,j+1)=I(i,j+1)+z2;

4.取下一对左右相邻的像素点直至遍历结束。

 

遍历完后，J内的像素值可能存在大于255或者小于0的情况，