如何不用imnoise函数,给图像加泊松噪声
时间: 2024-06-06 12:09:00 浏览: 11
可以使用matlab内置的函数"imnoise"来给图像加泊松噪声。代码如下所示:
img = imread('lena.png'); % 读取图像
mu = 0.2; % 设置泊松分布参数
noise = poissrnd(mu, size(img)); % 生成泊松噪声
img_with_noise = im2double(img) + noise; % 将原图像类型转为double后加上噪声
imshow(img_with_noise); % 显示带噪声图像
如果不想使用"imnoise"函数,也可以手动生成泊松噪声。代码如下所示:
img = imread('lena.png'); % 读取图像
mu = 0.2; % 设置泊松分布参数
noise = poissrnd(mu, size(img)); % 生成泊松噪声
img_with_noise = im2double(img) + noise./(max(max(noise))*1.1); % 将原图像类型转为double后加上噪声
imshow(img_with_noise); % 显示带噪声图像
其中,poissrnd函数用于生成泊松分布噪声,将原图像类型转为double后加上噪声,再在最后一步对噪声进行归一化处理,以保证图像显示效果更好。
相关问题
泊松噪声用imnoise产生
在Matlab中,可以使用`imnoise`函数生成泊松噪声。`imnoise`函数可以添加多种类型的噪声,其中包括泊松噪声。以下是使用`imnoise`函数生成泊松噪声的示例代码:
```matlab
I = imread('example.jpg'); %读取图像
J = imnoise(I,'poisson'); %生成泊松噪声
imshow(J); %显示图像
```
其中,`imread`函数用于读取图像,`imnoise`函数用于添加噪声,第二个参数传入`'poisson'`表示添加泊松噪声。生成的噪声图像可以用`imshow`函数显示出来。
需要注意的是,`imnoise`函数生成的泊松噪声的参数是从图像的像素值中估计出来的,因此生成的噪声可能与预期的泊松噪声略有不同。如果需要更精确的泊松噪声,可以使用上一条回答中的方法手动生成。
MATLAB imnoise函数
MATLAB中的imnoise函数可以用于向图像中添加各种类型的噪声,常用于模拟真实场景下的图像。函数返回添加噪声后的图像,可以用于后续的图像处理和分析。
imnoise函数的语法如下:
```
J = imnoise(I, 'type', parameters)
```
其中,I是输入的图像,可以是灰度图像、彩色图像或图像序列;'type'是噪声类型,可以是下列类型之一:
- 'gaussian':高斯噪声。需要指定噪声均值和标准差。
- 'localvar':局部方差噪声。需要指定每个像素的方差值。
- 'poisson':泊松噪声。需要指定噪声强度。
- 'salt & pepper':椒盐噪声。需要指定噪声比例。
- 'speckle':斑点噪声。需要指定噪声均值和标准差。
parameters是具体的参数值,取决于噪声类型。例如,对于高斯噪声,需要指定均值和标准差:
```
J = imnoise(I, 'gaussian', m, v)
```
其中,m是噪声的均值,v是噪声的标准差。
下面是一个示例,展示如何向图像中添加高斯噪声:
```matlab
% 读入图像
I = imread('lena.png');
% 添加高斯噪声
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(J);
title('Noisy Image');
```
需要注意的是,噪声类型和参数的选择需要根据具体的应用场景来确定,不同的选择会影响到后续的图像处理和分析结果。
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