小波变换得到多帧图像的随机噪声模型的matlab源码

下面给出一个简单的matlab示例代码，用于生成多帧图像的随机噪声模型：

% 定义噪声方差和图像数量
sigma = 20;
num_frames = 10;

% 读取一张图像并进行小波变换
im = imread('image.png');
[ca, ch, cv, cd] = dwt2(im, 'haar');

% 初始化随机噪声数组
noise = zeros(size(ca,1), size(ca,2), num_frames);

% 生成随机噪声
for i = 1:num_frames
    noise(:,:,i) = randn(size(ca)) * sigma;
end

% 将噪声加入到小波系数中
ca_noisy = ca + noise;

% 重构带噪声的图像
im_noisy = idwt2(ca_noisy, ch, cv, cd, 'haar');

% 显示带噪声的图像
imshow(im_noisy);

在这个代码中，我们首先定义了噪声方差和图像数量。然后，我们读取一张图像并进行小波变换，得到四个小波系数。接着，我们初始化随机噪声数组，并使用 randn 函数生成随机噪声。我们将所有的随机噪声加入到小波系数的低频分量中，并使用 idwt2 函数进行逆小波变换，得到带噪声的图像。

最后，我们使用 imshow 函数显示带噪声的图像。

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傅里叶变换得到多帧图像的随机噪声模型的matlab源码

以下是使用傅里叶变换得到多帧图像的随机噪声模型的Matlab源码：

% 读取多帧图像
image1 = imread('image1.png');
image2 = imread('image2.png');
image3 = imread('image3.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(image1);
gray2 = rgb2gray(image2);
gray3 = rgb2gray(image3);

% 将图像转换为double类型
double1 = im2double(gray1);
double2 = im2double(gray2);
double3 = im2double(gray3);

% 将图像频域转换
fft1 = fft2(double1);
fft2 = fft2(double2);
fft3 = fft2(double3);

% 计算多帧图像的随机噪声模型
H = (abs(fft1).^2 + abs(fft2).^2 + abs(fft3).^2) ./ (3 * abs(fft1.* fft2 .* fft3));
noise = ifft2(H .* fft2);

% 显示随机噪声模型
imshow(noise);

注意，这里假设三幅图像都是相同的场景，且只有随机噪声。如果场景不同，或者存在其他类型的噪声，需要根据实际情况进行修改。

计算一个文件夹下的多幅图像的随机噪声模型matlab源码

以下是一个简单的Matlab代码，可以为一个文件夹下的多张图像添加随机噪声模型：

% 设置噪声参数
noise_level = 0.1; % 噪声水平（0-1之间的值）
noise_type = 'gaussian'; % 噪声类型

% 获取文件夹路径和图像文件名
folder_path = 'your_folder_path';
files = dir(fullfile(folder_path, '*.jpg'));

% 循环处理每张图像
for i = 1:length(files)
    % 读取图像
    filename = fullfile(folder_path, files(i).name);
    img = imread(filename);
    
    % 添加噪声
    if strcmp(noise_type, 'gaussian')
        img_noisy = imnoise(img, 'gaussian', 0, noise_level);
    elseif strcmp(noise_type, 'salt & pepper')
        img_noisy = imnoise(img, 'salt & pepper', noise_level);
    end
    
    % 显示结果
    figure;
    subplot(1,2,1);
    imshow(img);
    title('Original Image');
    subplot(1,2,2);
    imshow(img_noisy);
    title('Noisy Image');
end

在上面的代码中，您需要更改“your_folder_path”为您要处理的文件夹的路径。此外，您可能想要更改“noise_level”和“noise_type”以更改噪声模型的强度和类型。可以使用“gaussian”或“salt & pepper”作为噪声类型。

此代码将处理文件夹中的所有JPG图像，并显示原始图像和添加噪声后的图像。您可以根据需要修改代码以适应其他图像格式或更改输出方式。