matlab图像处理加入均匀分布噪声

在 MATLAB 中添加均匀分布噪声可以使用 `imnoise 函数。具体步骤如下：

1. 读入图像，假设为 `img`。
2. 定义均匀分布噪声的最小值和最大值，假设为 `a` 和 `b`。
3. 使用 `imnoise` 函数添加噪声，语法为：`img_noisy = imnoise(img, 'uniform', a, b)`。

下面是一个示例代码：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 定义噪声的最小值和最大值
a = -50;
b = 50;

% 添加均匀分布噪声
img_noisy = imnoise(img, 'uniform', a, b);

% 显示原始图像和加噪后的图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(img_noisy);
title('Noisy Image');

运行后，会显示原始图像和添加均匀分布噪声后的图像。你可以根据实际需要调整噪声的最小值和最大值，以控制噪声的强度。

相关问题

请在MATLAB中对图像添加均匀分布噪声，并给出具体的MATLAB代码实现。

好的，这个问题涉及到图像处理，我可以回答。以下是MATLAB代码实现：

% 读入图像
image = imread('example.jpg');
% 显示原始图像
imshow(image);

% 设置噪声水平
noise_level = 0.2;
% 生成均匀分布噪声
noise = uint8(noise_level*255*rand(size(image)));
% 将噪声加到图像中
noisy_image = uint8(double(image) + noise);

% 显示带有噪声的图像
figure;
imshow(noisy_image);

这段代码会读入名为"example.jpg"的图像，然后生成一个与图像大小一致的均匀分布噪声，并将其加到原始图像中，在新的图像中显示结果。

泊松噪声、瑞利噪声、指数分布噪声和均匀分布噪声。

引用\[2\]:泊松噪声是一种在数字图像中常见的噪声类型，它是由于光子计数的随机性引起的。泊松噪声的特点是在图像中的每个像素上都有随机的强度变化。泊松噪声的概率密度函数为泊松分布。在图像处理中，可以使用滤波技术来减少泊松噪声的影响。

引用\[1\]:瑞利噪声是一种在无线通信系统中常见的噪声类型，它是由于信号在传输过程中受到多径衰落引起的。瑞利噪声的特点是在图像中的不同区域具有不同的强度变化。瑞利噪声的概率密度函数为瑞利分布。在图像处理中，可以使用滤波技术来减少瑞利噪声的影响。

引用\[2\]:指数分布噪声是一种在数字图像中常见的噪声类型，它是由于信号在传输过程中受到随机干扰引起的。指数分布噪声的特点是在图像中的不同区域具有不同的强度变化。指数分布噪声的概率密度函数为指数分布。在图像处理中，可以使用滤波技术来减少指数分布噪声的影响。

引用\[2\]:均匀分布噪声是一种在数字图像中常见的噪声类型，它是由于信号在传输过程中受到随机干扰引起的。均匀分布噪声的特点是在图像中的不同区域具有相同的强度变化。均匀分布噪声的概率密度函数为均匀分布。在图像处理中，可以使用滤波技术来减少均匀分布噪声的影响。

综上所述，泊松噪声、瑞利噪声、指数分布噪声和均匀分布噪声都是常见的数字图像中的噪声类型，它们具有不同的特点和概率密度函数。在图像处理中，可以使用适当的滤波技术来减少这些噪声的影响。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像处理之图像噪声和各种噪声的matlab实现](https://blog.csdn.net/qq_44111805/article/details/126346525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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