matlab给图片添加噪声
时间: 2023-10-25 09:08:07 浏览: 159
以下是一些添加噪声到图像的示例代码:
高斯噪声:
```matlab
img = imread('image.jpg'); % 读入图像
sigma = 20; % 设置噪声标准差
noise = sigma * randn(size(img)); % 生成高斯噪声
noisy_img = uint8(double(img) + noise); % 添加噪声
imshow(noisy_img); % 显示带噪声的图像
```
椒盐噪声:
```matlab
img = imread('image.jpg'); % 读入图像
p = 0.05; % 设置噪声比例
noise = rand(size(img)); % 生成随机噪声
noisy_img = img; % 复制原始图像
noisy_img(noise < p/2) = 0; % 添加椒噪声
noisy_img(noise > 1-p/2) = 255; % 添加盐噪声
imshow(noisy_img); % 显示带噪声的图像
```
泊松噪声:
```matlab
img = imread('image.jpg'); % 读入图像
lambda = 10; % 设置噪声参数
noise = poissrnd(lambda, size(img)); % 生成泊松噪声
noisy_img = uint8(double(img) + noise); % 添加噪声
imshow(noisy_img); % 显示带噪声的图像
```
注:以上示例代码中,`image.jpg`是需要添加噪声的图像文件名。
相关问题
matlab给图片添加椒盐噪声
### 回答1:
在MATLAB中,我们可以使用imnoise函数向图像中添加椒盐噪声。椒盐噪声是图像中随机分布的黑白像素点,模拟了图像中的嘈杂像素点。以下是一个简单的步骤:
1. 导入图像并转换为灰度图像。
```matlab
I = imread('image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
```
2. 在图像中添加椒盐噪声。
```matlab
J = imnoise(I_gray, 'salt & pepper', 0.02); % 添加椒盐噪声
```
这里的0.02表示添加噪声的比例,可以根据需要调整。
3. 显示原始图像和添加噪声后的图像。
```matlab
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(I_gray);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(J);
title('添加椒盐噪声后的图像');
```
4. 调整图像的显示范围。
```matlab
J = imadjust(J, [0;1], [0;1], 1.5);
figure;
imshow(J);
title('调整显示范围的图像');
```
这里的1.5是用于调整图像显示范围的参数,可以根据需要进行调整。
这样,我们就可以使用MATLAB在图像中添加椒盐噪声,并可选地进行显示范围的调整。
### 回答2:
在Matlab中,我们可以使用imnoise函数给图片添加椒盐噪声。椒盐噪声是一种常见的图像噪声,会在图像中随机出现黑白噪点。下面是一个使用Matlab添加椒盐噪声的简单示例:
首先,我们需要读取一张图片。可以使用imread函数来读取图片文件,例如:
```matlab
img = imread('image.jpg');
```
然后,使用imnoise函数添加椒盐噪声到图片中。该函数的第一个参数是输入的图像,第二个参数是噪声类型,这里我们选择椒盐噪声,第三个参数是噪声密度,即噪声点的比例。
```matlab
noisy_img = imnoise(img, 'salt & pepper' , 0.1);
```
在这个示例中,噪声密度设为0.1,意味着将有10%的像素点被改变为椒盐噪声。
最后,我们可以使用imshow函数显示添加椒盐噪声后的图片。
```matlab
imshow(noisy_img);
```
完成以上步骤后,就可以在Matlab中给图片添加椒盐噪声了。
### 回答3:
在MATLAB中给图片添加椒盐噪声,可以通过以下步骤进行:
1. 首先,读取需要添加椒盐噪声的图片。可以使用imread函数读取图片,并存储在一个矩阵中。
2. 接下来,确定需要添加椒盐噪声的像素位置。可以通过生成一个与原图片相同维度的随机数矩阵,并设定阈值。如果随机数小于阈值,则该像素位置添加盐噪声,即像素值设为最大值(例如255);如果随机数大于1-阈值,则该像素位置添加椒噪声,即像素值设为最小值(例如0)。可以使用rand函数生成随机数,并使用逻辑判断条件确定像素位置。
3. 然后,将确定好的像素位置的像素值进行修改,实现添加椒盐噪声。可以使用for循环遍历矩阵的每个像素位置,并在满足条件时修改像素值。
4. 最后,可以使用imshow函数显示添加椒盐噪声后的图片,并使用imwrite函数将修改后的图片保存。
下面是一个示例代码:
```MATLAB
image = imread('example.jpg'); % 读取图片
[m, n, ~] = size(image); % 获取图片的尺寸
salt_pepper_ratio = 0.02; % 噪声比例,可根据实际情况调整
randomMatrix = rand(m, n); % 生成随机数矩阵
saltMatrix = (randomMatrix < salt_pepper_ratio/2); % 盐噪声位置矩阵
pepperMatrix = (randomMatrix > 1 - salt_pepper_ratio/2); % 椒噪声位置矩阵
image(saltMatrix) = 255; % 添加盐噪声,将符合条件的像素值设为最大值(例如255)
image(pepperMatrix) = 0; % 添加椒噪声,将符合条件的像素值设为最小值(例如0)
imshow(image); % 显示添加椒盐噪声后的图片
imwrite(image, 'noisy_image.jpg'); % 保存添加椒盐噪声后的图片
```
通过以上步骤,我们可以在MATLAB中给图片添加椒盐噪声,并通过imshow函数显示和imwrite函数保存新的图片。
用matlab给图片添加泊松噪声
可以使用Matlab中的imnoise函数来添加泊松噪声。下面是一个简单的例子:
```matlab
% 读取图片
im = imread('image.jpg');
% 添加泊松噪声
im_noisy = imnoise(im, 'poisson');
% 显示图片和添加噪声后的图片
figure;
subplot(1,2,1); imshow(im); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(im_noisy); title('Noisy Image');
```
在上面的代码中,我们首先使用`imread`函数读取了一张图片,然后使用`imnoise`函数添加了泊松噪声,并将结果保存在`im_noisy`变量中。最后,我们使用`imshow`函数将原始图片和添加噪声后的图片显示出来。
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