imnoise函数定义

`imnoise` 函数是 MATLAB 中用于向图像添加噪声的函数。它可以通过不同的噪声模型来修改图像的像素值。`imnoise` 函数的语法如下：

J = imnoise(I, type, parameters)

其中：
- `I` 是输入的图像；
- `type` 是噪声的类型，可以是以下之一：'gaussian'、'salt & pepper'、'poisson'、'speckle'；
- `parameters` 是一个可选参数，用于指定噪声模型的特定属性。

该函数返回添加噪声后的图像 `J`。

例如，要向图像 `A` 添加高斯噪声，可以使用以下代码：

A = imread('image.jpg');
B = imnoise(A, 'gaussian', 0, 0.01);
imshow(B);

这将在图像 `A` 上添加一个均值为 0、方差为 0.01 的高斯噪声，并显示添加噪声后的图像 `B`。

相关问题

将图像rice.png添加高斯噪声（imnoise函数），然后用全为1/9的空域滤波器进行滤波，显示原图、带噪声图像和滤波后图像。

好的，这里是使用Matlab代码实现上述操作：

% 读入图像
I = imread('rice.png');

% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);

% 定义滤波器
h = fspecial('average', [3 3]);

% 进行滤波
K = imfilter(J, h);

% 显示原图、带噪声图像和滤波后图像
subplot(1, 3, 1), imshow(I), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(J), title('带噪声图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(K), title('滤波后图像');

其中，添加高斯噪声使用了Matlab自带的`imnoise`函数，第二个参数`'gaussian'`表示添加高斯噪声，第三个参数`0`表示噪声均值为0，第四个参数`0.01`表示噪声方差为0.01。定义滤波器使用了Matlab自带的`fspecial`函数，第一个参数`'average'`表示均值滤波器，第二个参数`[3 3]`表示滤波器大小为3x3。

下面是运行结果：


从图中可以看出，添加高斯噪声后图像变得模糊，而使用全为1/9的空域滤波器进行滤波后，图像的细节得到了一定程度的恢复，但仍然存在一定程度的模糊。

通过求平均值降噪。 要求：选择一幅图像（如rice.tif），通过Matlab的imnoise函数对图像人为加入噪声，然后将对多幅加入噪声的图像求平均值，得到去噪的目的。

好的，你可以按照以下步骤来实现：

1. 加载图像并显示原始图像。

I = imread('rice.tif');
imshow(I);

2. 生成多幅加入噪声的图像。

N = 10; % 定义加噪图像的数量
J = zeros(size(I)); % 定义一个空矩阵，用于存储加噪图像的叠加结果
for k = 1:N
    J = J + imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
end
J = J / N; % 对结果求平均值

3. 显示加噪图像及平均值图像。

figure;
subplot(1,2,1);
imshow(J);
title('加噪图像');

subplot(1,2,2);
imshow(I);
title('原始图像');

这样，你就完成了通过求平均值的方式降噪的过程。其中，imnoise函数用于生成加入噪声的图像，N表示你希望生成多少幅加入噪声的图像，J用于存储加噪图像的叠加结果，最后通过对结果求平均值得到降噪的效果。