添加指数分布噪声-matlab图像处理第3期(附完整代码)

概要

在图像处理和计算机视觉任务中，添加噪声是一种常见的操作，用于模拟真实世界的条件或测试算法的鲁棒性。本文将详细介绍如何使用MATLAB实现一个函数add_exponential_noise，该函数能够向输入图像添加指数分布噪声，并确保输出图像的像素值保持在合理的范围内（0到255之间）。这有助于研究者和工程师更好地理解如何通过编程手段引入特定类型的噪声来增强数据集或者评估算法性能。

整体架构流程

1. 获取图像尺寸：首先确定输入图像的大小，包括行数、列数以及对于彩色图像来说的通道数。
2. 生成噪声：根据给定的尺度参数（scale），利用exprnd函数生成与输入图像具有相同维度的指数分布随机数作为噪声。
3. 添加噪声：将生成的噪声矩阵加到原始图像上，注意在此过程中需要考虑图像的数据类型转换以避免溢出问题。
4. 限制像素范围：对添加了噪声后的图像进行上下限限制，保证所有像素值都在合法范围内。
5. 返回带噪声的图像：最后，将处理好的图像转换为适合显示和存储的数据格式，并将其作为函数的输出返回。

技术名词解释

• 指数分布噪声：一种概率分布，其概率密度函数呈指数衰减特性，常用于模拟自然现象中的等待时间或其他类似过程，在图像处理中用来模拟某些类型的信号干扰。
• 数据类型转换：由于MATLAB中不同数据类型的数值范围和精度有所不同，因此在执行算术运算前通常需要将图像数据从uint8转换为double类型，而在完成计算后又会转回uint8。
• 像素值限制