图像的噪声统计特性怎么分析 matlab
时间: 2023-08-23 22:37:10 浏览: 123
图像的噪声统计特性可以通过 MATLAB 中的一些函数进行分析,具体步骤如下:
1. 读取图像:使用 `imread` 函数读取需要分析的图像,例如读取名为 `lena.png` 的图像。
```
I = imread('lena.png');
```
2. 添加噪声:使用 `imnoise` 函数向图像中添加噪声,例如添加高斯噪声。
```
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
```
3. 分析噪声统计特性:使用 MATLAB 中的一些函数分析图像的噪声统计特性,例如分析图像的均值、方差、标准差等。
```
mean_I = mean2(I);
mean_J = mean2(J);
var_I = var(double(I(:)));
var_J = var(double(J(:)));
std_I = std2(I);
std_J = std2(J);
```
以上代码分别计算了原始图像 `I` 和添加噪声后的图像 `J` 的均值、方差、标准差。
4. 显示结果:使用 `imshow` 函数显示原始图像和添加噪声后的图像,并在图像上添加文字显示分析结果。
```
figure;
subplot(2,2,1); imshow(I); title('Original Image');
text(10, 20, ['Mean: ', num2str(mean_I)]);
text(10, 40, ['Variance: ', num2str(var_I)]);
text(10, 60, ['Standard Deviation: ', num2str(std_I)]);
subplot(2,2,2); imshow(J); title('Noisy Image');
text(10, 20, ['Mean: ', num2str(mean_J)]);
text(10, 40, ['Variance: ', num2str(var_J)]);
text(10, 60, ['Standard Deviation: ', num2str(std_J)]);
```
以上代码将原始图像和添加噪声后的图像分别显示在一个 2x2 的子图中,并在图像上添加文字显示分析结果。
完整的 MATLAB 代码如下:
```
I = imread('lena.png');
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);
mean_I = mean2(I);
mean_J = mean2(J);
var_I = var(double(I(:)));
var_J = var(double(J(:)));
std_I = std2(I);
std_J = std2(J);
figure;
subplot(2,2,1); imshow(I); title('Original Image');
text(10, 20, ['Mean: ', num2str(mean_I)]);
text(10, 40, ['Variance: ', num2str(var_I)]);
text(10, 60, ['Standard Deviation: ', num2str(std_I)]);
subplot(2,2,2); imshow(J); title('Noisy Image');
text(10, 20, ['Mean: ', num2str(mean_J)]);
text(10, 40, ['Variance: ', num2str(var_J)]);
text(10, 60, ['Standard Deviation: ', num2str(std_J)]);
```