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：

% 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。