叠加零均值高斯噪声python

叠加零均值高斯噪声是指在图像处理中，为了模拟图像在传输或者采集过程中的噪声，向原始图像中添加高斯分布的随机噪声。在Python中，可以使用numpy库中的random模块生成高斯噪声，并使用skimage库中的img_as_float函数将图像转换为浮点型，最后使用clip函数将图像像素值限制在0到1之间。为了通用的处理，最好使用np.random.normal生成高斯噪声。具体实现可以参考引用中的代码。

相关问题

matlab高斯模糊叠加高斯噪声

高斯模糊是一种常见的图像处理技术，通过对图像进行高斯模糊处理可以使图像变得更加柔和和模糊。而高斯噪声又是一种常见的图像噪声，通过添加高斯噪声可以使图像变得更加杂乱和模糊。在MATLAB中，可以通过内置函数来实现高斯模糊和高斯噪声的叠加处理。

首先，可以使用MATLAB中的imgaussfilt函数来实现对图像的高斯模糊处理。该函数需要输入原始图像以及高斯模糊的参数，例如高斯核的大小和标准差等。通过调整这些参数可以控制高斯模糊的效果，使图像变得更加模糊。

然后，可以使用MATLAB中的imnoise函数来对高斯模糊后的图像添加高斯噪声。该函数需要输入高斯噪声的参数，例如均值和方差等。通过调整这些参数可以控制高斯噪声的强度，使图像变得更加杂乱。

最后，将经过高斯模糊处理和高斯噪声叠加处理的图像显示出来，可以观察到图像变得模糊且杂乱。

综上所述，通过MATLAB中的imgaussfilt和imnoise函数，可以实现高斯模糊叠加高斯噪声的图像处理。这种处理方法常用于测试图像处理算法的鲁棒性和稳定性，也可以用于模拟真实世界中的图像噪声情况。

matlab 叠加高斯噪声

在MATLAB中，可以使用awgn函数来实现在输入信号中叠加一定强度的高斯白噪声信号。该函数的语法如下：

awgn(x, snr)

其中，x为输入信号，snr为信噪比，以dB为单位。该函数会将高斯白噪声信号叠加到输入信号中，并返回叠加后的信号。

例如，以下代码演示了如何在一个正弦波信号中添加高斯白噪声：

% 生成正弦波信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f = 10; % 信号频率
x = sin(2*pi*f*t); % 正弦波信号

% 添加高斯白噪声
snr = 10; % 信噪比为10dB
y = awgn(x, snr); % 叠加高斯白噪声

% 绘制信号和功率谱密度图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
hold on;
plot(t, y);
legend('原始信号', '添加噪声后的信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅值');
title('信号和噪声');
subplot(2,1,2);
pwelch(y);
title('功率谱密度');

该代码会生成一个10Hz的正弦波信号，并在其中添加10dB信噪比的高斯白噪声。最后，绘制出原始信号、添加噪声后的信号以及信号的功率谱密度图。