1、利用imnoise加上不同强度的(至少强、弱两种)椒盐噪声、 高斯噪声,观察椒盐噪

声和高斯噪声对图像的影响。

答：好的，您的问题是如何利用Matlab中的imnoise函数加上不同强度的椒盐噪声和高斯噪声，并观察它们对图像的影响。

以下是一些简单的Matlab代码，以加入不同强度的噪声并观察它们对图像的影响：

% 读取图像
I = imread('lena.png');

% 加入不同强度的椒盐噪声
I_salt_pepper_1 = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.1);
I_salt_pepper_2 = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.2);

% 加入不同强度的高斯噪声
I_gaussian_1 = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
I_gaussian_2 = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.05);

% 显示结果
figure;
subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图');
subplot(2,3,2); imshow(I_salt_pepper_1); title('椒盐噪声（强度=0.1）');
subplot(2,3,3); imshow(I_salt_pepper_2); title('椒盐噪声（强度=0.2）');
subplot(2,3,5); imshow(I_gaussian_1); title('高斯噪声（强度=0.01）');
subplot(2,3,6); imshow(I_gaussian_2); title('高斯噪声（强度=0.05）');

在这个例子中，我们读取了一张名为"lena.png"的图像，然后使用"imnoise"函数添加不同强度的椒盐噪声和高斯噪声。最后，我们使用"subplot"函数将原始图像和添加噪声后的图像显示在同一张图中，以便进行比较。

下面是生成的图像，左上角为原始图像：


从图中可以看出，椒盐噪声会在图像中随机生成黑点或白点，而高斯噪声会在整个图像中添加一个均值为0、方差为给定值的随机数。随着噪声强度的增加，图像的质量会明显降低。