利用matlab给图像加高斯噪声

高斯噪声是一个均值为 0 方差为 \(\sigma_n^2\) 的正态分布,是一个加性噪声.但要正确地给图片添加高斯噪声,还要取决于程序中读入图片的数据格式. 如果图片的数据格式为 uint8,也即数据的范围为 [0, 255],那么直接生成对应方差的噪声,然后加到图片上去. # clean_image uint8 (128, 128) noise_image = clean_image + np.random.rand(128, 128) * sigma 此处 np.random.rand(1

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,1); %列向量均值 % avg2=mean(i,2); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=0; for x=1:m for y=

图像产生加性零均值高斯噪声,在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每个点的灰度值加上一个噪声值,噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,经常需要生成正态分布的数值.最基本的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数.除此之外还有其他更加高效的方法,Box-Muller变换就是其中之一.另一个更加快捷的方法是ziggurat算法.下面将介绍这两种方法.一个简单可行的并且容易编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和,然后减6(12的一半).这种方法可以用在很

[信号.图像.Matlab]如何得到高斯滤波器的整数模板 如何得到高斯滤波器的整数模板?这个问题困扰了我两天,上网搜索的代码,基本上都生成的小数,有的文档给写了3*3,5*5,7*7的整数形式,但是没有说是怎么得到的,应该说是我没有仔细看吧,现在恍然大悟,只要将左上角的元素化为1就可以了啊.我还以为用什么高级方法得出来的,晕死了. 二维高斯分布公式: 要得到高斯滤波器的整数模板就要从这个公式入手,这个公式在三维坐标下的形式是这样的: 我们要的高斯滤波器的整数模板相当于这个三维图形在底面(将底面网

已知一副RGB图像中的的像素值,利用matlab将其分割出来并以二进制图像形式显示: %extract.m clear all; I=imread('new_original.png'); figure,imshow(I),title('Original Image'); bw=im2bw(I,0.3); %figure,imshow(bw),title('Gray Image'); rgb=[252,2,4]; img=extract_rgb(I,rgb); figure,imshow(im2

clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ? 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesunsh

最近开始了模式识别的学习,在此之前需要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义,也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每个环节,从事着模式识别的活动.可以说每个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动.坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路,对观察到的现象作出判断,对听到的声音作出反应,判断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们判断是非,判别事物的过程

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

原文地址:利用matlab生成随机数函数 rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵  rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 (现成的函数) betarnd:贝塔分布的随机数生成器 binornd:二项分布的随机数生成器 chi2rnd:卡方分布的随机数生成器 exprnd:指数分布的随机数生成器 frnd:f分布的随机数生成器 gamrnd:伽玛分布的随机数生成器 geornd:几何分布的随机数生成器 hygernd:超几何分布的随机数生成器 lognrnd:对数正态分布