matlab增加高斯噪声函数

在MATLAB中，可以使用`imnoise`函数来添加高斯噪声。以下是一个示例代码：

img = imread('lena.png'); % 读取图像
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.02); % 添加高斯噪声，第三个参数为均值，第四个参数为方差
imshow(noisy_img); % 显示带噪声的图像

上述代码中，我们读取了一张名为`lena.png`的图像，然后使用`imnoise`函数添加了高斯噪声。`'gaussian'`参数表示添加高斯噪声，`0`表示均值为0，`0.02`表示方差为0.02。

你可以根据需要调整均值和方差的值，以获得所需的噪声效果。

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matlab高斯噪声函数

在 MATLAB 中，可以使用 `imnoise` 函数来添加高斯噪声。具体来说，可以使用以下代码添加高斯噪声：

I = imread('image.jpg'); % 读取图像
J = imnoise(I, 'gaussian', mean, variance); % 添加高斯噪声

其中，`mean` 和 `variance` 分别是高斯分布的均值和方差，可以根据需要进行调整。

matlab高斯白噪声函数

Matlab中可以使用`randn()`函数生成高斯白噪声。该函数可以生成一个指定大小的矩阵，其中每个元素都是独立的、服从标准正态分布的随机变量，即高斯白噪声。如果需要生成特定均值和方差的高斯白噪声，则可以通过对生成的随机变量进行线性变换来实现。例如，对于大小为$M \times N$的矩阵`x`，可以使用如下代码生成均值为`mu`，方差为`sigma^2`的高斯白噪声：

x = mu + sigma * randn(M,N);

其中，`mu`和`sigma`分别为所需的均值和方差。