利用matlab给图像加高斯噪声

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#matlab

本文介绍了一种使用MATLAB进行图像处理的方法，具体为对原始图像添加高斯噪声。通过使用imread函数读取图片，imnoise函数添加指定参数的高斯噪声，并利用imshow函数展示对比效果。
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I = imread('DSC_0034.JPG');
J = imnoise(I,'gaussian',0.20);
figure, imshow(I), figure, imshow(J)

　　

本文转自二郎三郎博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/haore147/p/3796381.html，如需转载请自行联系原作者

matlab 图像中加入高斯白噪声,MATLAB——如何给图像添加高斯白噪声
weixin_39930557的博客
03-16 3797
如何给图像添加高斯白噪声今天下午到晚上都在看添加高斯噪声的问题，这也是困扰我半年的一个问题了，非常的难以忍受，今天决定征服它！在网上查阅无数资料后，锁定在振动论坛上的这篇文章中：http://www.chinavib.com/forum/viewthread.php?tid=31086&extra=page=1&filter=digest。文中很多思路对我很有裨益，下面我试图理解性...
MATLAB中图像高斯噪声添加与滤波处理
最新发布
weixin_63074242的博客
02-08 391
应用不同的滤波器：可以尝试使用不同的滤波器，如高斯滤波器、中值滤波器等，来观察对图像的影响。比较不同处理方法的影响：可以比较不同图像处理方法对图像质量的影响，以评估不同方法的效果。取对数，然后使用平均滤波器对对数图像进行滤波，最后对滤波结果取指数，得到图像。分析图像特性：可以进一步分析处理后的图像特性，比如通过计算图像的均值和方差。：在第二个子图（1,3,2）中显示添加了高斯噪声并模糊后的图像。修改噪声参数：可以尝试使用不同的噪声参数，来观察对图像的影响。：使用平均滤波器对添加了高斯噪声的图像。
matlab对添加高斯噪声的图像进行降噪处理
11-10
对添加高斯噪声的图像进行降噪处理 分别有均值滤波 中值滤波
MATLAB实现向图像中添加高斯噪声和椒盐噪声
05-07
本程序通过MATLAB实现，主要实现向图像中加入高斯噪声和椒盐噪声，内附有实验结果
matlab图像处理两种自编写方法添加高斯噪声
Wadewhl的博客
01-05 5782
图像处理课程上，老师给出的任务是：往图像里添加高斯噪声，不使用自带的添加噪声函数。 于是，我查阅资料，找到了两种自编写的添加高斯噪声的方法，且他们都没有使用到opencv。 以下是方法的介绍： 1.方法一：反函数的方法 利用高斯噪声的概率密度函数PDF，通过积分可求出其累积分布函数CDF，利用均匀分布的语句rand(),产生一个均匀分布的随机数矩阵w，利用x=CDF-1(w),即求CDF的反函数，进而可得出高斯分布的随机数矩阵。 高斯分布的PDF为： 那么，高斯分布的CDF为： 而这个公式比较复杂，在写
学习笔记：matlab给图像加高斯噪声
yxh1109的博客
06-12 1812
clear all; imageA1 = imread('D:\MATLAB\bin\lena.bmp'); %读取图像 [row,col,th] = size(imageA1); %获取图像尺寸 imageA2 = double(imageA1); %将图像中像素转换为浮点型 imageA = imageA2+normrnd(0,10,[row,col,th]); %给图像加均值为0，方差为10的高斯噪声 imageA = uint8(i
MATLAB中图像高斯噪声添加与平均滤波处理
weixin_63074242的博客
01-30 426
高斯噪声是一种连续的概率分布噪声，通常用于模拟图像中的随机噪声。分析滤波效果：可以分析滤波前后图像的质量，比如通过计算图像的峰值信噪比（PSNR）来评估滤波效果。使用不同的滤波器：可以尝试使用不同的滤波器核来去除噪声，比如高斯滤波器、中值滤波器等。尝试不同的噪声参数：可以尝试使用不同的噪声参数来观察噪声对图像的影响。：创建一个3x3的平均滤波器核，所有元素初始化为1/9。：在第二个子图（1,3,2）中显示添加了高斯噪声的图像。：在第三个子图（1,3,3）中显示滤波后的图像。：创建一个新的图形窗口。
图像加高斯和椒盐噪声matlab.zip
03-27
生成的图像，例如"g加高斯噪声.png"，将直观地展示噪声如何改变图像的视觉效果。 椒盐噪声则由孤立的黑点和白点组成，它们随机地散布在图像上。这类噪声的命名来源于它在图像中的外观，类似于撒在图片上的黑胡椒和...
MATLAB多方法去高斯白噪声-1.zip_去噪_去噪声 高斯_去除白噪声_去高斯白噪声_高斯白噪声
07-15
6. **非线性去噪方法**：例如基于阈值的去噪方法，如软阈值和硬阈值，可以有效去除高斯噪声。MATLAB的`wden`函数可以进行小波域的阈值去噪。 在实际应用中，选择哪种方法取决于具体的问题和噪声特性。通常需要进行...
添加高斯噪声&椒盐噪声并进行去噪(附代码)
CSer
05-06 1万+
最近交了数图作业，mark一下。 1.添加高斯噪声...
[matlab数字图像处理5]对一副图像加噪声（高斯，椒盐等），进行平滑，锐化，观察其图像变化
qq_46535765的博客
07-29 6023
数字图像处理5
图像处理：图像噪声添加
WiSirius的博客
05-08 8168
本文主要介绍几种添加图像噪声的方法，用于数据增强等操作。目前主流的噪声添加就这么几种，最常用的是高斯和泊松，在数据增强中还是有很大帮助的。
为图像添加高斯噪声
moushii的博客
01-19 5065
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape) 前两个参数分别为均值和标准差，第三个参数为生成数据的 shape。 在很多应用中，为了方便计算，都会将图像数据转换为浮点数，取值范围为 [0, 1]。为了转换数据类型，最简单的方式是直接除以255： image = image/255 由于需要把噪声叠加到原图像中，因此叠加后的数据值就可能超出对应数据类型的取值范围。因此需要使用np.clip，将图像截断到 [0, 1]之间。 完整的代码如下：
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近期在研究数字图像去噪方法，碰到了给图像加高斯白噪声的问题，颇为头疼，于是小小研究了一下，做个笔记记一下。 1. randn() 首先来说一下randn()这个函数，它是默认产生一个期望为0，标准差为1的正态分布，具体生成的是向量还是矩阵都是自行控制，比如下面这样可以产生一个期望为1，标准差为2的正态分布矩阵： r=1+2.*randn(2,2) r = -1.0327 ...
给图片添加高斯噪声与椒盐噪声、Python实现以及Python实例
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
03-09 2万+
高斯噪声，是指服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，通常是因为不良照明和高温引起的传感器噪声,如下图： 左上角第一个图是原图，其余图片分别是参数sigma取不同值时的图片: 这是其噪声图片可视化: 椒盐噪声，也称为脉冲噪声，成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。如下图所示: 左上角第一......
Matlab实现给图像添加高斯噪声
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
matlab 图像加入高斯噪声和平滑处理练习
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09-03 2万+
图像加入高斯噪声和平滑处理代码 a=imread('lena.jpg'); subplot(221); imshow(a); title ('原始图像'); Inoise=imnoise(a,'gaussian',0.1,0.004);%对图像加入高斯噪声 subplot(222); imshow(Inoise); title('加入高斯噪声后的图像'); %定制卷积 h=ones(3,3)/5
MATLAB中给图像加高斯噪声时imnoise的方差参数问题
Heartsuit的博客
06-15 2万+
加噪声函数imnoise()的方差参数 Problem： 如何在图像中添加标准偏差为10的高斯噪声？ 最直接的方式就是使用MATLAB提供的函数imnoise(), 根据帮助文档中的调用格式 J = imnoise(I, 'gaussian', M, V)(M 为均值，V为方差)，想当然的将语句写为J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 10^2)，但是运行后发现完全不是预期的
matlab给图像添加高斯噪声和椒盐噪声
01-07
### MATLAB 中添加高斯噪声和椒盐噪声 #### 使用 `imnoise()` 函数为图像添加噪声 在 MATLAB 中，`imnoise()` 是一个用于向图像添加不同类型噪声的强大工具。对于高斯噪声和椒盐噪声，该函数提供了简便的方式来进行操作。 - **高斯噪声** 为了向灰度或彩色图像中添加零均值的加性高斯白噪声，可以使用如下命令： ```matlab % 加载测试图像 I = imread('cameraman.tif'); % 向图像 I 添加高斯噪声 J_gaussian = imnoise(I,'gaussian',0,0.02); % 均值为 0，方差为 0.02 的高斯噪声 imshow(J_gaussian); title('带高斯噪声的图像') ``` 此代码片段展示了如何加载一张名为 'cameraman.tif' 的图像，并通过指定参数来调整所添加高斯噪声的程度[^1]。 - **椒盐噪声** 针对椒盐类型的噪声，则可以通过下面这种方式实现： ```matlab % 向图像 I 添加椒盐噪声 density = 0.05; % 设置密度比例 J_saltpepper = imnoise(I,'salt & pepper', density); figure; imshow(J_saltpepper); title(['带 ', num2str(density*100), '% 密度的椒盐噪声']) ``` 这里设置了椒盐噪声的比例为总像素数目的 5%，即每一百个像素中有五个会被随机置为黑色(盐)或白色(胡椒)。 上述两段代码分别实现了对同一张原始图像施加不同种类的典型噪声污染过程，在实际应用时可以根据具体需求调节参数以获得期望的效果。
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