用matlab对图像添加方差为 0.05 的均匀分布噪声

在MATLAB中，你可以使用`imnoise()`函数来向图像添加随机噪声。如果你想添加均匀分布的噪声，可以使用`imnoise(image, 'uniform', [0, 0.05])`。这里，`image`是你想要添加噪声的原始图像，`'uniform'`表示噪声类型为均匀分布，而`[0, 0.05]`指定了噪声的范围，即在0到0.05之间随机取值。

下面是一个简单的示例：

% 加载图像
original_image = imread('your_image_file.jpg');

% 添加噪声
noisy_image = imnoise(original_image, 'uniform', [0, 0.05]);

% 显示原图和加噪后的图
subplot(1, 2, 1), imshow(original_image);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(noisy_image);
title('Noisy Image with Variance 0.05');

记得替换 `'your_image_file.jpg'` 为你实际图片的文件名。运行这段代码后，你会看到原图和添加了0.05方差均匀噪声的图像对比。

相关问题

matlab对图像添加混合噪声

在Matlab中，可以通过以下步骤添加混合噪声到图像中：

1. 读取图像

使用imread函数读取需要添加噪声的图像，例如：

img = imread('lena.tif');

2. 将图像转换为灰度图像

如果原始图像是彩色图像，需要将其转换为灰度图像：

gray_img = rgb2gray(img);

3. 添加高斯噪声

使用imnoise函数添加高斯噪声，例如：

noisy_img = imnoise(gray_img,'gaussian',0,0.01);

其中，'gaussian'表示添加高斯噪声，0表示噪声均值为0，0.01表示噪声方差为0.01。

4. 添加椒盐噪声

使用imnoise函数添加椒盐噪声，例如：

noisy_img = imnoise(gray_img,'salt & pepper',0.05);

其中，'salt & pepper'表示添加椒盐噪声，0.05表示噪声密度为0.05。

5. 显示图像

使用imshow函数显示添加噪声后的图像，例如：

imshow(noisy_img);

完整代码如下：

img = imread('lena.tif');
gray_img = rgb2gray(img);
noisy_img = imnoise(gray_img,'gaussian',0,0.01);
imshow(noisy_img);

function gaussian_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to gaussian (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global T axes(handles.axes2); T=getimage; p=inputdlg({'噪声方差为:'},'输入',1,{'0.05'}); if isempty(p)==1 %errordlg('没有输入！','error'); return else p=str2num(p{1}); I=imnoise(T,'gaussian',0,p); %添加白噪声，其平均值为0，方差为0.05 imshow(I); end

这是一个 MATLAB GUI 中的回调函数，用于在 GUI 界面上添加高斯白噪声到图像中，并显示添加噪声后的图像。

函数的基本流程如下：

1. 获取当前 GUI 界面中的图像 T，使用 `getimage` 函数获取。
2. 弹出输入对话框，让用户输入噪声方差 p。
3. 如果用户没有输入，则直接返回；否则将用户输入转换为数值类型。
4. 使用 `imnoise` 函数向图像中添加高斯白噪声，噪声的均值为0，方差为 p。
5. 在 GUI 界面的 axes2 中显示添加噪声后的图像，使用 `imshow` 函数。

需要注意的是，该函数中使用了 `global` 关键字，表示 T 和 axes2 是全局变量，可以在其他函数中访问。函数中使用了 `inputdlg` 函数弹出对话框，让用户输入噪声方差。同时，函数中调用了 `imnoise` 函数向图像中添加高斯白噪声，并使用 `imshow` 函数在界面上显示添加噪声后的图像。