我需要在图像中添加高斯白噪声,并设置均值为0,方差为1.0的代码
时间: 2023-03-10 08:43:30 浏览: 116
可以使用以下代码:import numpy as npimport cv2img = cv2.imread("image.jpg")noise = np.random.normal(0,1.0,img.shape)result = img + noisecv2.imwrite("noisy_image.jpg",result)
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均值为0方差为0.5的高斯白噪声
生成均值为0方差为0.5的高斯白噪声可以使用Matlab中的`randn`函数。`randn`函数可以生成服从标准正态分布(均值为0,方差为1)的随机数。我们可以通过简单的变换,生成均值为0方差为0.5的高斯白噪声。
具体实现代码如下:
```matlab
% 生成均值为0,方差为0.5的高斯白噪声
noise = sqrt(0.5) * randn(1, N);
```
其中,`N`为生成随机数的数量,可以根据需要进行调整。
如何得到一张已有的灰度图像的高斯白噪声的均值和方差 matlab
在Matlab中,可以使用imnoise函数对已有的灰度图像添加高斯白噪声,并计算添加噪声后图像的均值和方差。具体步骤如下:
1. 读入灰度图像:使用imread函数读入灰度图像。示例代码如下:
```
% 读入灰度图像
img = imread('lena_gray.tif');
```
2. 添加高斯白噪声:使用imnoise函数,设置为高斯白噪声模式,添加噪声到灰度图像中。示例代码如下:
```
% 添加高斯白噪声
img_noisy = imnoise(img, 'gaussian');
```
3. 计算均值和方差:使用mean和var函数计算添加噪声后图像的均值和方差。示例代码如下:
```
% 计算添加噪声后图像的均值和方差
img_noisy_mean = mean(img_noisy(:));
img_noisy_var = var(img_noisy(:));
```
注意:添加高斯白噪声会改变原始灰度图像的均值和方差,因此计算的均值和方差是添加噪声后的图像的均值和方差。