用matlab代码读取一张灰度图像，添加加性随机噪声，用加法进行去噪处理

可以使用以下 Matlab 代码读取一张灰度图像并添加加性随机噪声：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
noise = randn(size(img)); % 生成随机噪声
noisy_img = img + noise; % 添加噪声

接下来，可以使用加法进行去噪处理，即将噪声图像减去随机噪声：

denoised_img = noisy_img - noise; % 去噪处理

注意，这种方法只适用于加性噪声，对于其他类型的噪声可能不适用。

关于 lua closure factory 完整代码，可以参考以下示例：

function make_counter()
  local count = 0
  return function()
    count = count + 1
    return count
  end
end

counter = make_counter()
print(counter()) -- 输出 1
print(counter()) -- 输出 2
print(counter()) -- 输出 3

这是一个闭包工厂函数，它返回一个闭包函数，每次调用闭包函数都会返回一个递增的计数器值。

至于中文加密，这个问题比较广泛，可以具体说明一下需要加密的内容和加密方式。

相关问题

matlab特征图像和灰度图像相加

如果你想将Matlab中的特征图像与灰度图像相加，首先需要确保它们的大小和数据类型是相同的。一旦它们大小和数据类型相同，你可以使用Matlab的加法运算符（"＋"）将它们相加。以下是一个示例代码：

% 读取灰度图像和特征图像
gray_img = imread('gray_image.jpg');
feature_img = imread('feature_image.jpg');

% 确保它们的大小和数据类型相同
feature_img = imresize(feature_img, size(gray_img));
feature_img = uint8(feature_img);

% 将它们相加
result_img = gray_img + feature_img;

% 显示结果图像
imshow(result_img);

请注意，这里的特征图像被调整为与灰度图像具有相同的大小，并使用"uint8"将其转换为与灰度图像相同的数据类型。这是因为Matlab要求两个相加的矩阵必须具有相同的大小和数据类型。

matlab怎样读取灰度图像并叠加按正弦变化的横向条纹？

在MATLAB中，你可以按照以下步骤来读取灰度图像并添加一个按正弦变化的横向条纹：

1. **读取灰度图像**:
使用`imread`函数读取灰度图像文件，例如一个名为`img.jpg`的文件：

   img = imread('img.jpg');

2. **检查图像维度**:
确保图像是一个二维矩阵，如果不是，可以使用`rgb2gray`将彩色图像转换为灰度：

   if size(img, 3) == 3
       img_gray = rgb2gray(img);
   else
       img_gray = img;
   end

3. **创建正弦条纹**:
设定条纹的频率、幅度和最大角度，然后生成一个与图像宽度相等的一维正弦波数组：

   freq = 5; % 条纹的频率
   amp = 0.2; % 条纹的幅度
   max_angle = pi / 4; % 最大旋转角度

   x = linspace(0, size(img_gray, 2), size(img_gray, 2)); % 横坐标
   sin_wave = amp * sin(freq * x + (randi([0 1]) * 2 * max_angle)); % 正弦曲线

4. **叠加条纹到图像上**:
将正弦波应用到每一行的像素值上，得到带有条纹的新图像。由于MATLAB是从左往右读取图像，所以我们可以直接做元素级别的加法：

   img_with_stripes = img_gray + sin_wave';

5. **查看结果**:
最后，你可以用`imshow`显示处理后的图像：

   imshow(uint8(img_with_stripes));