图像建立空间域噪声模型matlab源码

下面是一种可能的图像建立空间域噪声模型（如加性高斯白噪声）的MATLAB源代码：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 设置噪声参数
noise_mean = 0;
noise_var = 0.01;

% 生成噪声
noise = sqrt(noise_var) * randn(size(img)) + noise_mean;

% 添加噪声
noisy_img = im2double(img) + noise;

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(noisy_img), title('Noisy Image');

该代码首先读入了名为“lena.png”的图像，然后设置了噪声的均值和方差。接下来，使用randn函数生成与原始图像大小相同，均值为0，方差为所需方差的高斯随机噪声。最后，将噪声添加到原始图像中，生成噪声图像。最后，原始图像和噪声图像分别在两个子图中显示。

相关问题

分析单幅图像的噪声模型matlab源码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于分析单幅图像的噪声模型：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 添加高斯白噪声
noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 显示原图像和加噪声后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(noise_img);
title('Noisy Image');

% 计算信噪比（SNR）
snr = psnr(img, noise_img);
disp(['SNR: ' num2str(snr) 'dB']);

% 计算峰值信噪比（PSNR）
psnr_val = psnr(img, noise_img, 255);
disp(['PSNR: ' num2str(psnr_val) 'dB']);

% 计算均方根误差（RMSE）
rmse = sqrt(mean(mean((double(img) - double(noise_img)).^2)));
disp(['RMSE: ' num2str(rmse)]);

此代码读取名为“image.jpg”的图像，并在其上添加高斯白噪声。然后，它显示原始图像和添加噪声后的图像，以及计算信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）的结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要更复杂的算法来分析和处理图像噪声。

计算一个文件夹下的多幅图像的随机噪声模型matlab源码

以下是一个简单的Matlab代码，可以为一个文件夹下的多张图像添加随机噪声模型：

% 设置噪声参数
noise_level = 0.1; % 噪声水平（0-1之间的值）
noise_type = 'gaussian'; % 噪声类型

% 获取文件夹路径和图像文件名
folder_path = 'your_folder_path';
files = dir(fullfile(folder_path, '*.jpg'));

% 循环处理每张图像
for i = 1:length(files)
    % 读取图像
    filename = fullfile(folder_path, files(i).name);
    img = imread(filename);
    
    % 添加噪声
    if strcmp(noise_type, 'gaussian')
        img_noisy = imnoise(img, 'gaussian', 0, noise_level);
    elseif strcmp(noise_type, 'salt & pepper')
        img_noisy = imnoise(img, 'salt & pepper', noise_level);
    end
    
    % 显示结果
    figure;
    subplot(1,2,1);
    imshow(img);
    title('Original Image');
    subplot(1,2,2);
    imshow(img_noisy);
    title('Noisy Image');
end

在上面的代码中，您需要更改“your_folder_path”为您要处理的文件夹的路径。此外，您可能想要更改“noise_level”和“noise_type”以更改噪声模型的强度和类型。可以使用“gaussian”或“salt & pepper”作为噪声类型。

此代码将处理文件夹中的所有JPG图像，并显示原始图像和添加噪声后的图像。您可以根据需要修改代码以适应其他图像格式或更改输出方式。