Matlab怎么给图像加噪声？

Matlab中为图片加噪声的语句是：

(1)J = imnoise(I,type)

(2)J = imnoise(I,type,parameters)

其中I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵

一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数,而(1)中使用缺省参数

至于type可有五种,分别为'gaussian'(高斯白噪声),'localvar'(与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),'poisson'(泊松噪声),'salt &pepper'(椒盐噪声)和'speckle'(斑点噪声)具体(2)中参数值的设定可根据个人需要其余情况以及若还有不懂请参考Matlab帮助文件。

在此使用'salt &pepper'(椒盐噪声)，并将其参数设置为0.6。其例子如下：

L = imread(‘image_ori.jpg’)

J = imnoise(L, ‘salt &pepper’, 0.6)

imshow(J)//立即d出窗口，显示加了噪声后的图片

imwrite(J, ‘image_noise.jpg’, ‘jpg’, ‘Quality’, 100)//按100%的质量存储加了噪声的图片，Quality的默认值为75.

以上程序就表示把原图像加入椒盐噪声，但注意要把图像和以上程序的M文件放在同一个子目录下。

首先图像最少是二维的，图像有是有长宽两个属性组成的矩阵。一维信号是向量.

MATLAB 给图像添加噪声的命令为

imnoise

该函数的基本语法为：

g=imnoise(f,type,parameters)

f为是输入图像。函数imnoise在给图像添加噪声之前，将它转换为范围[0,1]内的double类图像。指定噪声参数时必须考虑到这一点。

g=imnoise(f,'gaussian',m,var)将均值M,方差为var的高斯噪声加到图像f上，默认值为均值是0，方差是0.01的噪声。

g=imnoise（f,'localvar',V)将均值为0，局部方差为V的高斯噪声添加到图像f上，其中V是与f大小相同的一个数组，它包含了每一个点的理想方差值。

g=imnoise(f,'localvar',image_intensity,var)将

均值为0的高斯噪声添加到图像f中，其中噪声的局部方差var是图像f的亮度值的函数。参量image_intensity和var是大小相同的向

量，plot(image_intensity,var)绘制出噪声方差和图像亮度的函数关系。向量image_intensity必须包含范围在

[0,1]内的归一化亮度值。

g=imnoise(f,'salt&pepper',d)用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包括噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素受到影响。默认的噪声密度为0.05。

g=imnoise(f,'speckle',var)用方程g=f+n*f)将乘性噪声添加到图像f上，其中n是均值为0，方差为var的均匀分布的随机噪声，var的默认值是0.04。

g=imnoise(f,'poisson')从数据中生成泊松噪声，而不是将人工的噪声添加

到数据中，为了遵守泊松统计，unit8和unit16类图像的亮度必须和光子的数量相符合。当每个像素的光子数量大于65535时，就要使用双精度图像。亮度值在0到1之间变化，并且对应于光子的数量除以10e12。

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