用matlab代码读取一张灰度图像，添加加性噪声，用加法进行去噪处理

可以使用以下代码读取一张灰度图像并添加加性噪声：

img = imread('image.jpg');
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

其中，'image.jpg'是你要读取的图像文件名，'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。

接下来，可以使用以下代码进行去噪处理：

denoised_img = noisy_img - 0.01 * ones(size(noisy_img));

其中，0.01是噪声方差，可以根据实际情况进行调整。

注意：这只是一种简单的去噪方法，实际应用中可能需要使用更复杂的算法。

相关问题

用matlab代码读取一张灰度图像，添加加性随机噪声，用加法进行去噪处理

可以使用以下 Matlab 代码读取一张灰度图像并添加加性随机噪声：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
noise = randn(size(img)); % 生成随机噪声
noisy_img = img + noise; % 添加噪声

接下来，可以使用加法进行去噪处理，即将噪声图像减去随机噪声：

denoised_img = noisy_img - noise; % 去噪处理

注意，这种方法只适用于加性噪声，对于其他类型的噪声可能不适用。

关于 lua closure factory 完整代码，可以参考以下示例：

function make_counter()
  local count = 0
  return function()
    count = count + 1
    return count
  end
end

counter = make_counter()
print(counter()) -- 输出 1
print(counter()) -- 输出 2
print(counter()) -- 输出 3

这是一个闭包工厂函数，它返回一个闭包函数，每次调用闭包函数都会返回一个递增的计数器值。

至于中文加密，这个问题比较广泛，可以具体说明一下需要加密的内容和加密方式。

MATLAB怎么对灰度图像做中值滤波，添加高斯噪声并进行去噪

MATLAB中可以使用`medfilt2`函数来对灰度图像进行中值滤波，这是一种非线性的滤波技术，主要用于去除椒盐噪声等离散型噪声，其原理是替换每个像素点周围的像素值的中值。

以下是基本步骤：

% 加载灰度图像
img = imread('your_image.png'); % 替换为你的图片文件名
img_gray = rgb2gray(img);

% 对图像进行中值滤波
filtered_img = medfilt2(img_gray, [kernel_size kernel_size]); % kernel_size是滤波器大小

% 添加高斯噪声
sigma = 0.1; % 高斯噪声的标准差
noisy_img = filtered_img + sigma * randn(size(filtered_img));

% 去除高斯噪声通常需要其他降噪算法，比如自适应阈值法、小波变换等
% 这里以直方图均衡化为例，它不是真正的去噪，而是增强对比度
enhanced_img = imadjust(noisy_img);

请注意，`kernel_size`应根据实际需求调整，较大的值会平滑图像更多，但也可能导致边缘信息损失。