图片添加高斯噪声matlab

在MATLAB中，你可以使用imnoise函数来为图片添加高斯噪声。下面是一个示例代码：

% 读取图片
img = imread('your_image.jpg');

% 设置噪声的均值和标准差
mean = 0;
stddev = 10;

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', mean, (stddev/255)^2);

% 显示原始图片和添加噪声后的图片
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图片');
subplot(1, 2, 2);
imshow(noisy_img);
title('添加高斯噪声后的图片');

在这个示例中，我们首先使用imread函数读取了一张图片。然后，我们设置了高斯噪声的均值和标准差。最后，我们使用imnoise函数来为图片添加高斯噪声，并使用subplot和imshow函数来显示原始图片和添加噪声后的图片。

请注意，mean参数表示噪声的均值，stddev参数表示噪声的标准差。你可以根据需要调整这两个参数来控制噪声的强度。

相关问题

高斯噪声matlab

在Matlab中生成高斯噪声可以使用`randn`函数，该函数可以生成一个指定大小的随机矩阵，其中每个元素都是服从标准正态分布的随机数。你可以使用`randn`函数生成高斯噪声矩阵，示例如下：

% 生成大小为100x100的高斯噪声矩阵
noise = randn(100, 100);

如果你需要指定高斯噪声的均值和方差，可以对生成的噪声矩阵进行线性变换，示例如下：

% 生成大小为100x100的均值为0，方差为1的高斯噪声矩阵
noise = randn(100, 100);
% 对噪声矩阵进行线性变换
mean_val = 0;
var_val = 1;
noise = mean_val + sqrt(var_val) * noise;

上述代码中，`mean_val`和`var_val`分别为高斯噪声的均值和方差，`sqrt(var_val)`用于对噪声进行标准化处理。

matlab 添加高斯噪声

在Matlab中，可以使用两种方法来添加高斯噪声。第一种方法是手动生成一个符合高斯分布的噪声矩阵，并将其添加到原图像上。具体步骤如下：
1. 首先，通过随机数生成一个与原图像尺寸相同的矩阵。可以使用rand()函数生成一个0到1之间的随机数矩阵。
2. 然后，使用这个随机数矩阵计算一个符合高斯分布的噪声矩阵。可以使用高斯分布的反函数方法或者Box-Muller方法来实现。
3. 将生成的噪声矩阵与原图像进行加法运算，得到添加了高斯噪声的图像。

第二种方法是使用Matlab的imnoise()函数来添加高斯噪声。具体步骤如下：
1. 首先，读取原始图像，可以使用imread()函数。
2. 使用imnoise()函数来添加高斯噪声。该函数的参数中，'gaussian'表示添加高斯噪声，后面的两个参数分别表示噪声的均值和方差。
3. 显示添加了高斯噪声的图像，可以使用imshow()函数。

以上是两种常用的在Matlab中添加高斯噪声的方法。具体的实现代码可以参考引用和引用中提供的示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB--数字图像处理 添加高斯噪声](https://blog.csdn.net/weixin_44225182/article/details/100830935)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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