如何在MATLAB中给图像加噪声

Question

如题所述

Answer 1

在MATLAB中给图像添加噪声，主要使用imnoise函数。以下是具体的步骤和注意事项：

图像预处理：

将图像转换为double类图像，并确保其像素值在0到1范围内。这通常通过im2double函数实现，特别是对于uint8或uint16类图像。

使用imnoise函数添加噪声：

高斯噪声：使用'gaussian'类型，并指定均值和方差。注意，对于uint8类图像，均值和方差需要先转换为相对于0到1范围的值。例如，均值为64，方差为400的高斯噪声，对应的参数应为mean=64/255和variance=400/。局部方差的高斯噪声：如果希望每个像素点的噪声方差不同，可以指定一个与图像大小相同的数组作为方差参数。亮度相关的高斯噪声：噪声的方差可以是图像亮度值的函数，这需要根据具体需求编写额外的逻辑。椒盐噪声：使用'salt & pepper'类型，并指定噪声密度，默认为0.05。乘性噪声：使用'speckle'类型，并指定方差，默认为0.04。这种噪声模型通常用于雷达和超声图像。泊松噪声：对于uint8和uint16类图像，可以使用'poisson'类型生成遵守泊松统计的噪声。这通常用于模拟光子计数等物理过程。

示例代码：“`matlab% 读取图像并转换为double类f = imread;f = im2double;

% 添加高斯噪声 g_gaussian = imnoise; % 均值0，方差0.01

% 添加椒盐噪声 g_salt_pepper = imnoise; % 噪声密度0.02

% 显示原始图像和加噪图像 figure; subplot; imshow; title;

subplot; imshow; title;

subplot; imshow; title; “`

注意事项： 在添加噪声前，确保理解不同噪声类型对图像的影响，以及它们在实际应用中的适用性。 根据图像类型和后续处理需求，选择合适的噪声类型和参数。 在处理噪声图像时，可能需要采用适当的滤波或去噪方法以恢复图像质量。