matlab添加伽马噪声

在 MATLAB 中，可以通过以下代码向图像添加 gamma 噪声：

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
imshow(J); % 显示图像

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显示出来。

需要注意的是，gamma 值越小，噪声越强。因此，可以根据需要调整 gamma 值来控制噪声的强度。

相关问题

请编写一个matlab程序给一幅图像加入乘性伽马噪声

以下是一个简单的 Matlab 程序，可以为一幅图像添加乘性伽马噪声：

% 读入图像
img = imread('lena.bmp');
imshow(img);

% 定义噪声参数
gamma = 2; % 伽马值
noise_amp = 0.05; % 噪声强度

% 生成噪声
[h, w] = size(img);
noise = noise_amp * rand(h, w) .^ gamma;

% 加入噪声
noisy_img = uint8(double(img) .* noise);
imshow(noisy_img);

在这个程序中，我们首先读入了一幅图像，然后定义了两个噪声参数：乘性伽马噪声的伽马值和噪声强度。接着我们使用 Matlab 内置的 `rand` 函数生成了与原图像大小相同的随机矩阵，并对其进行了乘性伽马变换以得到乘性伽马噪声。最后我们将噪声与原图像相乘，得到了加入噪声后的图像。

将彩色图像“lena.jpg”（或自选彩色图像）转为灰度图像后，分别叠加高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀噪声和椒盐噪声，展示加入不同噪声前后的图像效果。用matlab实现

在MATLAB中，我们可以使用内置的图像处理函数来实现这一过程。首先，我们加载彩色图像，然后将其转换为灰度图像。接着，我们将依次添加各种类型的噪声，并观察它们的效果。以下是基本的代码框架：

% 1. 加载彩色图像并转换为灰度
img = imread('lena.jpg'); % 请替换为实际的图片路径
gray_img = rgb2gray(img);

% 2. 添加不同类型的噪声
% a) 高斯噪声
gaussian_noise = gray_img + imnoise(gray_img, 'gaussian', 0.01); % 1%方差

% b) 瑞利噪声
rayleigh_noise = gray_img + imnoise(gray_img, 'rayleigh', 0.01);

% c) 伽马噪声
gamma_noise = imadjust(gray_img, [0.5 0.99], [], 'srgb');

% d) 指数噪声
exponential_noise = gray_img + exp(- mean(gray_img)));

% e) 均匀噪声
uniform_noise = gray_img + round(randi([-1 1], size(gray_img)));

% f) 椒盐噪声
salt_pepper_noise = saltAndPepper(gray_img, 0.01); % 百分比

% 3. 展示图像
figure;
for i = 1:length([gaussian_noise rayleigh_noise gamma_noise exponential_noise uniform_noise salt_pepper_noise])
    subplot(2,3,i), imshow(uint8(i==[1,2,3,4,5,6]), []), title(sprintf('Noisy (%s)', noiseTypes{i})), colormap(gray);
end

这段代码首先将`lena.jpg`转换为灰度图，然后为每种噪声添加了特定的参数。`imnoise`函数用于添加高斯和瑞利噪声，`imadjust`用于伽马噪声，指数噪声则是通过指数分布随机扰动像素值，`round(randi([-1 1]))`用于添加均匀噪声，而椒盐噪声则用了`saltAndPepper`函数。最后，创建一个子图数组显示原始灰度图像和添加不同噪声后的效果。