matlab 泊松噪声

在 MATLAB 中，可以使用 `imnoise` 函数来生成泊松噪声。该函数的语法如下：

J = imnoise(I, 'poisson');

其中，`I` 是输入图像，`'poisson'` 表示要生成泊松噪声。

下面是一个示例代码，生成一张大小为 256x256 的灰度图像，并添加泊松噪声：

I = imread('lena.png');
I = rgb2gray(I);
J = imnoise(I, 'poisson');
imshow(J);

运行代码后，会显示一张添加了泊松噪声的 Lena 图像。

相关问题

matlab 泊松噪声去除

Matlab是一种强大的数学软件，常用于信号处理。泊松噪声通常出现在像数字成像、生物学实验数据等场景中，由于随机事件的发生而产生的离散分布噪声。去除泊松噪声的方法可以分为统计方法和图像处理方法：

1. **统计方法**：
- **全局去噪**：如使用Poisson-Gaussian混合模型（PGMM），它假设观测值是由高斯噪声加Poisson过程生成的。通过估计这两个概率分布，然后采用迭代算法消除噪声。
- **局部去噪**：利用Matlab的`imnoise`函数模拟Poisson噪声，再应用非局部均值滤波（Non-local Means, NLM）或其他基于邻域的平滑技术。

2. **图像处理方法**：
- **自适应阈值处理**：例如Otsu's方法可以帮助自动检测并移除噪声点。
- **迭代降噪算法**：如迭代最小二乘反投影（Iterative Soft Thresholding Algorithm, ISTA）或快速傅里叶变换（FFT）结合Poisson修正。

3. **模型重建**：利用Bayesian方法或压缩感知理论（Compressive Sensing, CS），重建出接近原信号的图像。

在实际操作中，先将图像转换为双线性或对数空间，有助于减少Poisson噪声的影响。以下是一个简单的步骤示例：

% 加入Poisson噪声
noisy_img = impoisson(img * lambda);

% 使用Matlab内置滤波器
denoised_img = medfilt2(noisy_img); % 使用中值滤波器

% 或使用其他自定义函数进行去噪
cleaned_img = poissonDeNoise(noisy_img);

% 结果检查
figure; subplot(1,2,1), imshow(noisy_img);
subplot(1,2,2), imshow(denoised_img);

其中`lambda`表示每个像素的平均发射率，可以根据实际应用场景调整。

matlab泊松噪声方差

根据提供的引用内容，可以得知该文献提出了一种基于自适应噪声方差估计的去除泊噪声的算法。因此，可以使用MATLAB中的`imnoise`函数来添加泊松噪声，并使用`std2`函数来计算图像的噪声方差。具体操作如下：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 添加泊松噪声
noisy_img = imnoise(img, 'poisson');

% 计算噪声方差
variance = std2(noisy_img)^2;

% 显示结果
imshow(noisy_img);
title(['Poisson Noisy Image, Variance = ', num2str(variance)]);

运行以上代码，即可得到添加泊松噪声后的图像，并显示噪声方差。