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编程问答

imnoise

發(fā)布時間:2023/12/14 编程问答 53 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 imnoise 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
采用函數(shù)imnoise來使用噪聲污染一幅圖像,該函數(shù)的基本語法為: g=imnoise(f,type,parameters) f為是輸入圖像。函數(shù)imnoise在給圖像添加噪聲之前,將它轉(zhuǎn)換為范圍[0,1]內(nèi)的double類圖像。指定噪聲參數(shù)時必須考慮到這一點。 g=imnoise(f,'gaussian',m,var)將均值M,方差為var的高斯噪聲加到圖像f上,默認(rèn)值為均值是0,方差是0.01的噪聲。 g=imnoise(f,'localvar',V)將均值為0,局部方差為V的高斯噪聲添加到圖像f上,其中V是與f大小相同的一個數(shù)組,它包含了每一個點的理想方差值。 g=imnoise(f,'localvar',image_intensity,var)將均值為0的高斯噪聲添加到圖像f中,其中噪聲的局部方差var是圖像f的亮度值的函數(shù)。參量image_intensity和var是大小相同的向量,plot(image_intensity,var)繪制出噪聲方差和圖像亮度的函數(shù)關(guān)系。向量image_intensity必須包含范圍在[0,1]內(nèi)的歸一化亮度值。 g=imnoise(f,'salt&pepper',d)用椒鹽噪聲污染圖像f,其中d是噪聲密度(即包括噪聲值的圖像區(qū)域的百分比)。因此,大約有d*numel(f)個像素受到影響。默認(rèn)的噪聲密度為0.05。 g=imnoise(f,'speckle',var)用方程g=f+n*f)將乘性噪聲添加到圖像f上,其中n是均值為0,方差為var的均勻分布的隨機噪聲,var的默認(rèn)值是0.04。 g=imnoise(f,'poisson')從數(shù)據(jù)中生成泊松噪聲,而不是將人工的噪聲添加到數(shù)據(jù)中,為了遵守泊松統(tǒng)計,unit8和unit16類圖像的亮度必須和光子的數(shù)量相符合。當(dāng)每個像素的光子數(shù)量大于65535時,就要使用雙精度圖像。亮度值在0到1之間變化,并且對應(yīng)于光子的數(shù)量除以10e12。

總結(jié)

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