matlab中图像频率域加高斯白噪声

在MATLAB中，可以通过以下步骤将高斯白噪声添加到图像的频率域：

1. 读取图像并进行傅里叶变换。

img = imread('image.jpg');
F = fft2(img);

2. 计算图像的幅度谱和相位谱。

A = abs(F);
P = angle(F);

3. 生成高斯白噪声图像，并进行傅里叶变换。

noise = randn(size(img));
F_noise = fft2(noise);

4. 将高斯白噪声的幅度谱与图像的幅度谱相加，并将相位谱保持不变。

A_noise = abs(F_noise);
alpha = 0.1; % 噪声强度系数
A_new = A + alpha * A_noise;
F_new = A_new .* exp(1j*P);

5. 对新的频率域图像进行逆傅里叶变换得到加噪后的图像。

img_new = uint8(real(ifft2(F_new)));

其中，`alpha`为噪声强度系数，可以根据需要进行调整。

相关问题

matlab中图像频率域除去高斯噪声

在MATLAB中，可以使用离散傅里叶变换（DFT）将图像转换到频率域，然后使用滤波器来消除高斯噪声。以下是一个简单的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 应用高斯滤波器来添加高斯噪声

noisy_img = imnoise(gray_img,'gaussian',0,0.1);

3. 对图像进行DFT变换

f = fft2(noisy_img);
f_shift = fftshift(f);

4. 创建一个滤波器，例如理想低通滤波器或巴特沃斯低通滤波器

[M, N] = size(noisy_img);
H = ones(M,N);
cutoff = 50;
for i=1:M
    for j=1:N
        dist = sqrt((i-M/2)^2 + (j-N/2)^2);
        if dist > cutoff
            H(i,j) = 0;
        end
    end
end

5. 将滤波器应用于频率域的图像

g_shift = f_shift .* H;

6. 将滤波后的图像转换回空间域

g = ifftshift(g_shift);
filtered_img = real(ifft2(g));

7. 显示原始图像、带噪声的图像和滤波后的图像

subplot(1,3,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,3,2), imshow(noisy_img), title('Noisy Image');
subplot(1,3,3), imshow(filtered_img), title('Filtered Image');

注意：滤波器的选择和参数需要根据具体情况进行调整。

怎么去掉图像中的高斯白噪声 matlab

可以使用一些图像去噪的算法来去除高斯白噪声，比如：

1. 中值滤波：使用中值滤波器可以去除高斯白噪声。在MATLAB中，可以使用medfilt2函数实现。例如，对于一个图像I，可以使用以下代码进行中值滤波：

I2 = medfilt2(I, [m n]);

其中[m n]是滤波器的大小，可以根据实际情况进行调整。

2. Wiener滤波：使用Wiener滤波器也可以去除高斯白噪声。在MATLAB中，可以使用wiener2函数实现。例如，对于一个图像I，可以使用以下代码进行Wiener滤波：

I2 = wiener2(I, [m n]);

其中[m n]是滤波器的大小，可以根据实际情况进行调整。

3. 小波去噪：使用小波去噪也可以去除高斯白噪声。在MATLAB中，可以使用wdenoise函数实现。例如，对于一个图像I，可以使用以下代码进行小波去噪：

I2 = wdenoise2(I, 'DenoisingMethod', 'BlockJS', 'ThresholdRule', 'Soft', 'NoiseEstimate', 'LevelIndependent');

其中，'DenoisingMethod'指定了小波去噪的方法，'ThresholdRule'指定了阈值规则，'NoiseEstimate'指定了噪声的估计方法，可以根据实际情况进行调整。