show_noise_pdf
时间: 2023-06-23 12:56:25 浏览: 48
在 MATLAB 中,可以通过以下代码显示图像的噪声概率分布:
```matlab
I = imread('image.jpg'); % 读取图像
[m, n] = size(I); % 获取图像大小
gamma = 0.5; % 设置 gamma 值
noise = randn(m, n).^gamma; % 生成 gamma 噪声
J = im2double(I) + noise; % 添加噪声
figure;
subplot(1,2,1); imshow(I); title('原图');
subplot(1,2,2); imshow(J); title('添加噪声后的图像');
figure;
imhist(noise); title('噪声概率分布');
```
在上面的代码中,首先读取了一张图像,然后获取了图像的大小,接着设置了 gamma 值,生成了 gamma 噪声,并将其添加到图像中。最后,将添加噪声后的图像和噪声概率分布显示出来。
需要注意的是,噪声概率分布的显示需要使用 `imhist` 函数。该函数可以计算图像的直方图,并将其显示出来。
相关问题
random_noise
random_noise是一个函数,它来自于scikit-image库的skimage.util模块。这个函数用于给图像添加噪声。您可以通过指定不同的模式和参数来添加不同类型的噪声,例如高斯噪声、椒盐噪声等。
在使用random_noise函数之前,您需要先导入相关的库,例如from skimage.util import random_noise。这样你就可以在代码中使用random_noise函数了。
使用random_noise函数的具体步骤如下:
1. 导入要处理的图像。
2. 使用random_noise函数添加不同类型的噪声,并指定相应的参数。
3. 使用plt.imshow函数显示添加噪声后的图像。
4. 使用plt.show函数展示图像。
通过这个函数,您可以轻松地给图像添加不同类型的噪声,以便进行噪声处理的实验或分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【图像处理】python | 给图像添加噪声 | random_noise](https://blog.csdn.net/weixin_46274756/article/details/127508626)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
为什么img_noise和img_result的值差不多from skimage import data,util,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def GT(img): m= img.shape[0] n= img.shape[1] G_img=np.zeros((m,n)) for i in range(m-1): for j in range(n-1): G_img[i,j]=np.sqrt((img[i,j+1]-img[i,j])**2+(img[i+1,j]-img[i,j])**2) return G_img def td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol): img_result = np.zeros(img_noise.shape).astype(float) for k in range(Nmax): for i in range(img_result.shape[0]-1): for j in range(img_result.shape[1]-1): img_result[i,j]=img_noise[i,j]-lamba*(2*img0[i,j]-img0[i+1,j]-img0[i,j+1]) if np.linalg.norm(img0-img_result)<=tol: return img_result break img0 =img_result img_noise = img_result return img_result if __name__=='__main__': img1= data.camera() img = img1.astype(float) img_noise = util.random_noise(img1) G_img_noise = GT(img_noise) G_img = GT(img) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img,'gray') plt.show() plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img_noise,'gray') plt.show() img0 = np.zeros(img_noise.shape) img0 = img_noise img0 = img1 lamba = 0.5 Nmax =20 tol=0.00000001 img_result = td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(img_result,'gray') plt.show()
在这段代码中,`img_noise` 是原始图像加上随机噪声后得到的图像,`img_result` 是经过去噪处理后的图像。在 `td_denoising` 函数中,通过迭代更新 `img_result` 直到满足一定的条件后返回。
在代码中,`img0` 被赋值为 `img_noise`,然后又被赋值为 `img1`,这可能导致 `img0` 的值与 `img_noise` 或 `img1` 的值相近,因此最终的 `img_result` 与 `img_noise` 的值也会相近。建议将 `img0` 的赋值修改为 `img0 = img.copy()`,这样每次迭代时,`img0` 的初始值都为原始图像,而不是与 `img_noise` 或 `img1` 相近的值。