图像噪声(MATLAB)

1.概念

·所谓的图像噪声，是图像在摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号。
·常见的有高斯噪声和椒盐噪声。

（1）高斯噪声
高斯噪声是一种源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声。高斯噪声也常称为正态噪声，因为曲线符合正态分布。高斯噪声是自然界中最常见的噪声，高斯噪声可以通过空域滤波的平滑滤波方法来消除。
高斯噪声的特征：
出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的幅值是随机的。

（2）椒盐噪声
椒盐噪声又称双极脉冲噪声，其概率密度函数为：

椒盐噪声是指图像中出现的噪声只有两种灰度值，分别为a和b，通常情况下脉冲噪声总是数字化为允许的最大或最小值，所以负脉冲以黑点（类似胡椒）出现在图像中，正脉冲以白点（类似盐）出现在图像中。
椒盐噪声特征：
出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。

2.示例

高斯噪声示例

椒盐噪声示例

3.MATLAB部分

在MATLAB中，可以使用imnoise函数给一幅图像添加噪声。

g = imnoise(f, type, parameters)

参数说明：
输出：g是添加噪声之后的图像。
输入：f是原图像，type是加入的噪声类型，parameters是噪声的一些参数。

具体形式的imnoise接口
g=imnoise(f，‘gaussian’，m，var)是将均值为m，方差为var的高斯噪声加到图像f上。m的默认值是0，var默认值是0.01。

g=imnoise(f，‘salt & pepper’，d)给图像f添加椒盐噪声，其中d是噪声密度（即包含噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素受到污染，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的默认值为0.04。

M=imread('botto.png)；
subplot(1,3,1)；
imshow(M)；%示原始图像
title('original')；
P1=imnoise(M,'gaussian',0.02)；%加入高斯躁声
subplot(1,3,2)；
imshow(P1)；%加入高斯躁声后显示图像
title('gaussian noise)；
P2=imnoise（M,'salt & pepper',0.09)；%加入椒盐躁声
subplot(1,3,3)；
imshow(P2)；%加入椒盐躁声后显示图像
title('salt & pepper noise')；