matlab给图像添加多种噪声

1. 加高斯噪声：

I = imread('lena.png');
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
imshow(J);

其中，`0.01`是噪声方差，可以根据需要自行调整。

2. 加椒盐噪声：

I = imread('lena.png');
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.05);
imshow(J);

其中，`0.05`是噪声密度，可以根据需要自行调整。

3. 加泊松噪声：

I = imread('lena.png');
J = imnoise(I,'poisson');
imshow(J);

4. 加乘性噪声：

I = imread('lena.png');
J = imnoise(I,'speckle',0.04);
imshow(J);

其中，`0.04`是噪声方差，可以根据需要自行调整。

相关问题

基于matlab的彩色图像添加噪声实验

好的，我可以帮你讲解一下基于 Matlab 的彩色图像添加噪声实验步骤。具体实现如下：

1. 读入彩色图像：使用 `imread` 函数读入需要添加噪声的彩色图像，例如：

   img = imread('color_image.bmp');

2. 分离通道：将彩色图像的三个通道（红、绿、蓝）分离出来，分别处理。例如：

   red_channel = img(:,:,1);
   green_channel = img(:,:,2);
   blue_channel = img(:,:,3);

3. 添加噪声：使用 `imnoise` 函数为每个通道添加噪声。这个函数可以添加多种类型的噪声，包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。例如：

   noisy_red_channel = imnoise(red_channel, 'gaussian', 0, 0.01);
   noisy_green_channel = imnoise(green_channel, 'salt & pepper', 0.05);
   noisy_blue_channel = imnoise(blue_channel, 'poisson');

这里分别为红、绿、蓝三个通道添加了高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声。

4. 合并通道：将处理后的三个通道合并成一张图像。例如：

   noisy_img = cat(3, noisy_red_channel, noisy_green_channel, noisy_blue_channel);

5. 显示图像：使用 `imshow` 函数显示原始图像和添加噪声后的图像。例如：

   subplot(1, 2, 1);
   imshow(img);
   title('Original Image');
   subplot(1, 2, 2);
   imshow(noisy_img);
   title('Noisy Image');

这里使用了 `subplot` 函数将两张图像显示在同一个窗口中。

这样，你就可以在 Matlab 中实现彩色图像添加噪声的实验了。希望对你有所帮助！

matlab给信号添加各类噪声和多种方法去噪和求信噪比

在MATLAB中，我们可以使用各种内置函数来给信号添加不同类型的噪声，如高斯噪声、均匀噪声、脉冲噪声等。例如，可以使用awgn函数来给信号添加高斯白噪声，或使用imnoise函数来给图像信号添加不同类型的噪声。

对于去噪处理，MATLAB提供了多种方法来去除信号中的噪声。其中最常用的方法包括滤波器和小波变换。滤波器可用于去除特定频率范围内的噪声，常用的滤波器包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。小波变换则可以将信号分解为不同尺度的频率成分，再根据信噪比选择适当的阈值对噪声进行去除。

在MATLAB中，可以使用psnr函数来求取信噪比（PSNR），其计算方法是将原始信号与去噪后的信号进行比较，得到峰值信噪比的值。此外，还可以使用snr函数来求取信噪比（SNR），其计算方法是将信号和噪声的功率进行比较，得到信噪比的值。

综合而言，在MATLAB中给信号添加各类噪声和进行去噪的过程通常包括以下几个步骤：首先给原始信号添加噪声，然后使用不同的方法对噪声进行去除，最后使用psnr或snr函数来求取信噪比，以评估去噪效果的好坏。通过使用MATLAB提供的丰富函数和工具，我们可以方便地进行信号处理和分析，以实现信噪比的优化。