噪声种类及Matlab添加噪声

it2025-03-05  27

文章目录

一、噪声种类二、Matlab添加高斯噪声三.添加椒盐噪声四.添加泊松噪声五.添加乘性噪声六.产生均匀分布的噪声七.产生指数分布的噪声


一、噪声种类

1 高斯噪声 源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声(可通过空域滤波的平滑或图像复原技术来消除)

2 椒盐噪声(双极脉冲噪声)负脉冲:黑点(胡椒点) 正脉冲:白点(盐点)(中值滤波消除) 3 均匀分布噪声 4 指数分布噪声 5 伽马分布噪声 参考链接:浅析“高斯白噪声”,“泊松噪声”,“椒盐噪声”的区别https://www.jianshu.com/p/67f909f3d0ce 噪声相关笔记 https://www.cnblogs.com/Sniarcher/p/12215916.html

二、Matlab添加高斯噪声

%通过均值和方差产生高斯噪声 I=uint8(100*ones(256, 256));%均值为100 J=imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);%高斯噪声 方差0.01 K=imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.03); figure; subplot(121); imshow(J); subplot(122); imhist(J); figure; subplot(121); imshow(K); subplot(122); imhist(K); %通过位置信息产生高斯噪声 I=imread('coins.png'); I=im2double(I); V=zeros(size(I));%建立矩阵V for i=1:size(V, 1) V(i,:)=0.02*i/size(V,1); end J=imnoise(I, 'localvar', V);%添加高斯噪声 V为与I大小相同的数组 figure; subplot(121); imshow(I); subplot(122); imshow(J),title('添加噪声后图像'); %根据亮度值产生高斯噪声 I=imread('cameraman.tif'); I=im2double(I); h=0:0.1:1; v=0.01:-0.001:0; J=imnoise(I, 'localvar', h, v);%h为在[0,1]之间的向量 表示图像的亮度值 v为一个长度和h相同,表示与h中亮度对应的高斯噪声的方差 figure; subplot(121); imshow(I),title('原图像'); subplot(122); imshow(J),title('添加噪声后的图像');

三.添加椒盐噪声

代码如下(示例):

I=imread('cameraman.tif'); I=im2double(I); J=imnoise(I, 'salt & pepper', 0.01);%0.01为噪声密度 K=imnoise(I, 'salt & pepper', 0.03); figure; subplot(121); imshow(J); subplot(122); imshow(K); 分别添加 I=imread('cameraman.tif'); I=im2double(I); R=rand(size(I)); J=I; J(R<=0.02)=0;%添加椒噪声 K=I; K(R<=0.03)=1;%添加盐噪声 figure; subplot(121); imshow(J),title('含椒噪声'); subplot(122); imshow(K),title('含盐噪声');

四.添加泊松噪声

光照越强 噪声越大

I=imread('cameraman.tif'); J=imnoise(I, 'poisson'); figure; subplot(121); imshow(I),title('原始图像'); subplot(122); imshow(J),title('添加泊松噪声');

五.添加乘性噪声

I=imread('cameraman.tif'); J=imnoise(I, 'speckle');%方差默认值 K=imnoise(I, 'speckle', 0.2);%方差0.2 figure; subplot(121); imshow(J); subplot(122); imshow(K);

六.产生均匀分布的噪声

m=256; n=256;%图像大小 a=50; b=180; I=a+(b-a)*rand(m,n);%均匀分布噪声 figure; subplot(121); imshow(uint8(I)); subplot(122); imhist(uint8(I));

七.产生指数分布的噪声

m=256; n=256;%图像大小 a=0.04; k=-1/a; I=k*log(1-rand(m, n));%指数分布噪声 figure; subplot(121); imshow(uint8(I)); subplot(122); imhist(uint8(I));
信噪比,英文名称叫做SNR或S/N(SIGNAL-NOISE RATIO),又称为讯噪比。是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。这里面的信号指的是来自设备外部需要通过这台设备进行处理的电子信号,噪声是指经过该设备后产生的原信号中并不存在的无规则的额外信号(或信息),并且该种信号并不随原信号的变化而变化。

同样是“原信号不存在”还有一种东西叫“失真”,失真和噪声实际上有一定关系,二者的不同是失真是有规律的,而噪声则是无规律的

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