使用C++进行图像噪声统计，分析噪声分布模型

在C++中，可以使用OpenCV库来进行图像处理和分析。以下是一个简单的示例代码，用于统计图像中的噪声并分析其分布模型：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (image.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image!" << endl;
        return -1;
    }

    // 添加高斯噪声
    Mat noisy_image;
    randn(noisy_image, 0, 25); // 正态分布的标准差为25
    add(image, noisy_image, image); // 添加噪声

    // 统计噪声分布
    double mean, stddev;
    meanStdDev(noisy_image, mean, stddev);
    cout << "Mean: " << mean << endl;
    cout << "Standard deviation: " << stddev << endl;

    // 分析噪声分布模型
    Mat hist;
    float range[] = { 0, 256 };
    const float* histRange = { range };
    calcHist(&noisy_image, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);
    int histSize = 256;
    double maxVal = 0;
    minMaxLoc(hist, 0, &maxVal);
    int histHeight = 512;
    Mat histImage = Mat::zeros(histHeight, histSize, CV_8UC1);
    for (int i = 0; i < histSize; i++)
    {
        float binVal = hist.at<float>(i);
        int height = cvRound(binVal * histHeight / maxVal);
        line(histImage, Point(i, histHeight - height), Point(i, histHeight), Scalar(255));
    }
    imshow("Histogram", histImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，首先使用`imread`函数读取一张灰度图像，并添加正态分布的高斯噪声。然后使用`meanStdDev`函数计算噪声图像的均值和标准差，以分析噪声分布情况。最后，使用`calcHist`函数计算噪声图像的直方图，并绘制出直方图以分析噪声分布模型。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更加细致的处理和分析。