matlab图像加高斯噪声代码

可以使用以下代码将高斯噪声添加到Matlab图像中：

I = imread('image.jpg'); % 读取图像
I = im2double(I); % 转换为双精度浮点数
sigma = 0.1; % 噪声标准差
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, sigma^2); % 添加高斯噪声
imshow(J); % 显示图像

其中，`imread`函数用于读取图像，`im2double`函数用于将图像转换为双精度浮点数，`sigma`代表噪声的标准差，`imnoise`函数用于添加高斯噪声，`imshow`函数用于显示图像。你可以根据自己的需求修改代码。

相关问题

matlab图像添加高斯噪声

可以使用Matlab内置函数`imnoise`来向图像添加高斯噪声。下面是一个示例代码：

% 读入图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 显示原始图像和添加噪声后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(noisy_img), title('Noisy Image');

其中，第二个参数`'gaussian'`表示添加高斯噪声，第三个参数`0`表示噪声均值为0，第四个参数`0.01`表示噪声方差为0.01。你可以根据实际需求修改这些参数。

matlab估计图像高斯噪声的噪声水平并滤除高斯噪声

可以使用MATLAB中的"imnoise"函数添加高斯噪声，并使用"fspecial"函数创建高斯滤波器。然后使用"imfilter"函数进行滤波处理。

以下是代码示例：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01); % 0.01为方差

% 估计噪声水平
noise_level = std2(noisy_img);

% 创建高斯滤波器
h = fspecial('gaussian', [3 3], noise_level);

% 进行滤波处理
filtered_img = imfilter(noisy_img, h);

% 显示处理结果
subplot(1, 3, 1), imshow(img), title('原图');
subplot(1, 3, 2), imshow(noisy_img), title('带噪声图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(filtered_img), title('滤波后图像');

这段代码中，首先使用"imnoise"函数添加高斯噪声，然后使用"std2"函数计算噪声水平，接着使用"fspecial"函数创建高斯滤波器，最后使用"imfilter"函数对图像进行滤波处理。最终结果可以使用"imshow"函数进行显示。