function y = lap_noise(siz) x = rand(siz); y = sign(0.5-x).*(1/sqrt(2)).*log(2*min(x,1-x)); end

这是一个 MATLAB 函数，用于生成拉普拉斯噪声。它接受一个参数 `siz`，用于指定生成的噪声的大小。函数首先使用 `rand` 函数生成一个与 `siz` 相同大小的随机矩阵 `x`，然后将其转换为拉普拉斯噪声 `y`。具体地，函数使用 `sign` 函数将 `0.5-x` 的符号作为 `y` 的符号，然后乘以 `(1/sqrt(2)).*log(2*min(x,1-x))`，其中 `min(x,1-x)` 表示 `x` 和 `1-x` 中的最小值。这个操作的目的是使噪声的分布更接近于拉普拉斯分布。

相关问题

function y = lap_noise(siz) x = rand(siz); y = sign(0.5-x).*(1/sqrt(2)).log(2min(x,1-x)); end I_degraded = im2double(I) + 0.2 * lap_noise(size(I))标准差是多少

该噪声函数是一个拉普拉斯噪声函数，其标准差可以通过峰值信噪比（PSNR）或均方误差（MSE）来计算。但是，由于该函数的输出是一个符号函数，因此通常使用绝对误差（MAE）来计算标准差。

根据公式，lap_noise函数的输出范围在[-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)]之间。因此，我们可以将I_degraded中的值减去原始图像I的值（因为rand()函数在[0,1]之间分布），然后使用绝对误差计算标准差：

noise = abs(I_degraded - I);
sigma = median(noise(:))/0.6745;

其中，0.6745是标准正态分布的标准差与绝对误差的中位数之间的比例因子。

function y = lap_noise(siz) x = rand(siz); y = sign(0.5-x).*(1/sqrt(2)).log(2min(x,1-x)); end 怎么添加0.2标准差的噪声

你可以在函数中添加如下代码来添加0.2标准差的噪声：

noise = 0.2*randn(siz);
y = y + noise;

其中，`randn(siz)`会生成一个与 `x` 相同大小的随机矩阵，每个元素都服从均值为0、标准差为1的正态分布，乘以0.2之后就是0.2标准差的噪声了。然后将这个噪声加到 `y` 中即可。完整代码如下：

function y = lap_noise(siz)
    x = rand(siz);
    y = sign(0.5-x).*(1/sqrt(2)).*log(2*min(x,1-x));
    noise = 0.2*randn(siz);
    y = y + noise;
end