泊松噪声matlab

在Matlab中，可以使用以下代码生成泊松噪声：

lambda = 5; %泊松分布的参数
t = 0:0.1:10; %时间向量
N = poissrnd(lambda,length(t),1); %生成泊松噪声
plot(t,N);

其中，`lambda`是泊松分布的参数，即单位时间内事件发生的平均次数。`t`是时间向量，表示要生成的泊松噪声的时间范围。`poissrnd`函数用于生成泊松分布随机数，第一个参数为参数，第二个参数为生成的随机数的行数，第三个参数为列数。

生成的泊松噪声可以用`plot`函数进行可视化。

相关问题

matlab加入泊松噪声

在MATLAB中，可以通过以下步骤将泊松噪声添加到图像或信号中：

1. 首先，加载需要添加泊松噪声的图像或信号。可以使用`imread`函数加载图像，或者使用`audioread`函数加载音频信号。

2. 将图像或信号转换为灰度图像或单声道信号。如果加载的是彩色图像，可以使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。如果加载的是多声道音频信号，可以选择其中一个声道进行处理。

3. 使用`imnoise`函数或`awgn`函数添加泊松噪声。这两个函数都可以用于添加噪声，但是`imnoise`函数适用于图像，而`awgn`函数适用于信号。

- 对于图像，可以使用`imnoise`函数，并指定噪声类型为'poisson'。例如：

     noisy_image = imnoise(gray_image, 'poisson');

这将返回一个添加了泊松噪声的图像。

- 对于信号，可以使用`awgn`函数，并指定信噪比（SNR）和噪声类型为'poisson'。例如：

     noisy_signal = awgn(signal, snr, 'poisson');

这将返回一个添加了泊松噪声的信号。

4. 可选：如果需要，可以使用`imshow`函数显示添加了泊松噪声的图像，或使用`sound`函数播放添加泊松噪声的音频信号。

下面是一个示例代码，演示如何在MATLAB中添加泊松噪声到图像：

% 加载图像
image = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray(image);

% 添加泊松噪声
noisy_image = imnoise(gray_image, 'poisson');

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(gray_image);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(noisy_image);
title('添加泊松噪声后的图像');

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。