用matlab给图像加噪声的程序
时间: 2023-06-03 19:07:00 浏览: 320
以下是用 MATLAB 给图像加噪声的一段示例代码:
```matlab
% 读取原始图像
I = imread('lena.jpg');
% 加入高斯噪声
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
% 显示加了噪声的图像
imshow(J)
```
上面的代码会将名为 `lena.jpg` 的图像读取进来,然后加上均值为 0,方差为 0.01 的高斯噪声,并将加噪后的图像显示出来。你可以根据需要修改程序中的各项参数来实现不同类型的噪声效果。
相关问题
图像增强matlab程序 图像增强matlab程序代码
图像增强是一种常见的预处理技术,用于改善图像的质量、突出关键特征或使其更适合特定分析任务。在MATLAB中,有许多内置函数和工具箱可以用于图像增强,例如`imadjust`、`histeq`、`imnoise`等。
下面是一个简单的例子,展示如何使用`imadjust`函数进行对比度增强:
```matlab
% 加载图像
img = imread('example_image.jpg'); % 替换为你的图片路径
% 对比度拉伸
enhanced_img = imadjust(img);
% 显示原图和增强后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(enhanced_img), title('Enhanced Image');
% 可能的后续操作还包括噪声去除(如imfilter)、锐化(edge)、直方图均衡化(histeq)等
```
要编写一个完整的图像增强程序,通常需要结合多种增强技术,并可能涉及到用户交互来选择增强程度。以下是一个简化的流程:
1. 读取图像
2. 应用基本增强(如调整亮度、对比度)
3. 可选地应用其他增强技术(如滤波、锐化)
4. 显示原始图像和增强后的结果
5. 用户反馈或自适应调整参数
如果你需要更具体的代码示例或有其他问题,请告诉我,我会提供更详细的帮助。
用matlab实现图像去噪的程序
当涉及到图像去噪的程序,MATLAB提供了多种算法和函数来处理这个问题。以下是一个使用MATLAB实现图像去噪的示例程序,使用了经典的小波去噪方法:
```matlab
% 读取待处理的图像
image = imread('input_image.jpg');
image = im2double(image);
% 添加高斯噪声
noisy_image = imnoise(image, 'gaussian', 0, 0.01);
% 小波去噪
denoised_image = wdenoise2(noisy_image);
% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisy_image);
title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(denoised_image);
title('Denoised Image');
```
这段代码中,首先通过imread函数读取待处理的图像,并使用im2double函数将图像转换为双精度浮点数。然后,使用imnoise函数向图像添加高斯噪声,其中0.01是噪声的方差。
接下来,使用wdenoise2函数对添加噪声的图像进行小波去噪处理。该函数使用小波变换将图像分解为多个频带,并根据小波系数进行去噪处理。默认情况下,wdenoise2函数使用'Sure'方法来估计阈值参数。
最后,使用subplot和imshow函数将原始图像、添加噪声的图像以及去噪后的图像显示在一个图像窗口中。
请注意,这只是一个示例程序,您可以根据自己的需求和具体的图像去噪算法进行调整和修改。MATLAB还提供了其他一些图像去噪方法和函数,您可以根据自己的需求进行选择和使用。