MATLAB中图像局部方差噪声添加

clear all; close all;
I = imread('coins.png');
I = im2double(I);
V = zeros(size(I));
for i = 1:size(V, 1)
    V(i, :) = 0.02 * i / size(V, 1);
end
J = imnoise(I, 'localvar', V);
figure;
subplot(121);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(122);
imshow(J);
title('Image with Local Variance Noise');

解释：

• clear all; close all;：清空工作空间中的所有变量并关闭所有图形窗口。

• I = imread('coins.png');：读取名为coins.png的图像，并赋值给I。

• I = im2double(I);：将图像I的数据类型转换为双精度浮点数，以便进行后续处理。

• V = zeros(size(I));：创建一个与图像I大小相同的零矩阵V。

• for循环：生成一个沿着图像高度方向的线性变化的噪声方差矩阵V，其中方差从顶部到底部逐渐增加。

• J = imnoise(I, 'localvar', V);：使用局部方差噪声模型'localvar'在图像I上添加噪声，其中噪声方差由矩阵V指定。

• figure;：创建一个新的图形窗口。

• subplot(121); imshow(I);：在第一个子图（1,2,1）中显示原始图像I。

• subplot(122); imshow(J);：在第二个子图（1,2,2）中显示添加了局部方差噪声的图像J。

拓展：

1. 保存图像：可以将添加了噪声的图像J保存为文件。

% 保存添加了噪声的图像
imwrite(uint8(J), 'coins_with_local_var_noise.png');

1. 分析噪声分布：可以进一步分析添加到图像上的噪声分布，比如通过计算噪声的标准差和均值。

2. 尝试不同的噪声模型：可以尝试使用不同的噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声等，来观察对图像的影响。

3. 应用噪声去除技术：可以尝试使用不同的噪声去除技术，如维纳滤波、中值滤波等，来减少图像中的噪声。

4. 比较不同噪声水平的影响：可以比较不同噪声水平对图像质量的影响，以评估噪声对图像处理任务的影响。