matlab 可以改变方差的泊松噪声

可以通过以下代码实现改变方差的泊松噪声：

lambda = 10; % 泊松分布的参数
variance = 0.1; % 设定期望方差
mean = lambda * variance; % 计算期望值
noise = poissrnd(mean, image_size); % 生成泊松噪声

其中，`lambda` 是泊松分布的参数，一般表示单位时间（或单位面积）内事件的平均发生次数。`variance` 是期望方差，通过调节这个值可以改变噪声的强度。`mean` 是期望值，根据泊松分布的特性，它等于参数 `lambda` 乘以方差 `variance`。最后，使用 `poissrnd` 函数生成泊松噪声。需要注意的是，泊松噪声的取值范围是非负整数，因此可以使用 `round` 函数将其转换为整数类型。

相关问题

matlab泊松噪声方差

根据提供的引用内容，可以得知该文献提出了一种基于自适应噪声方差估计的去除泊噪声的算法。因此，可以使用MATLAB中的`imnoise`函数来添加泊松噪声，并使用`std2`函数来计算图像的噪声方差。具体操作如下：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 添加泊松噪声
noisy_img = imnoise(img, 'poisson');

% 计算噪声方差
variance = std2(noisy_img)^2;

% 显示结果
imshow(noisy_img);
title(['Poisson Noisy Image, Variance = ', num2str(variance)]);

运行以上代码，即可得到添加泊松噪声后的图像，并显示噪声方差。

用matlab给图片添加泊松噪声

可以使用 `imnoise` 函数来添加泊松噪声，以下是一些示例代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 设置噪声强度（噪声方差）
noise_var = 50;

% 添加泊松噪声
noisy_img = imnoise(img, 'poisson', noise_var);

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');

在上面的代码中，`imnoise` 函数的第一个参数是原始图像，第二个参数指定添加的噪声类型为“泊松噪声”，第三个参数是噪声强度（噪声方差）。最后，使用 `imshow` 函数显示原始图像和添加噪声后的图像。