图像处理之matlab中imnoise函数用法详解

一、图像噪声基本概念

噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般噪声信号与要研究的对象不相关，其以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说即噪声让图像不清楚。

二、常见噪声的分类

1、高斯噪声

高斯噪声是指其概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。若一个噪声，其幅度分布服从高斯分布，且其功率谱密度又是均匀分布，则称为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯噪声的噪声信号随机分布，没有规律。

2、泊松噪声

泊松噪声是指其概率密度函数服从泊松分布的一类噪声，泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。泊松噪声一般在亮度很小或者高倍电子放大线路中出现。

3、椒盐噪声

椒盐噪声又称脉冲噪声，其随机改变一些像素值，在二值图像上表现为使一些像素点变白，一些像素点变黑。椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声，往往由图像分割引起，老式电视机常常出现的“雪花”即为椒盐噪声。

4、斑点/乘性噪声

根据相干原理进行成像的系统中普遍存在的一类噪声，如超声、雷达、SAR等。噪声原理是反射表面在波长尺度上是粗糙的，因此反射波存在明显的散射效应，导致所成的像出现斑点。

三、imnoise()函数基本调用格式

语法	参数说明
J = imnoise(I,type)	按照给定类型添加图像噪声给图像I
J = imnoise(I,type,parameters)	按照给定类型添加图像噪声给图像I，parameters泛指可以添加的参数，类型不同，参数不同
J = imnoise(I,‘gaussian’,m,v)	添加高斯白噪声给图像I，均值为m，方差为v。默认m = 0,v = 0.01
J = imnoise(I,‘localvar’,V)	将均值为0，局部方差为V的高斯噪声添加到图像I上，其中V是与I大小相同的一个数组
J = imnoise(I,‘localvar’,h,v)	在图像的不同亮度值上叠加不同方差的高斯噪声,h为在[0,1]之间的向量,表示图像的亮度值,v为一个长度和h相同,表示与h中亮度对应的高斯噪声的方差
J = imnoise(I,‘poisson’)	添加泊松噪声给图像I
J = imnoise(I,‘salt & pepper’,d)	添加椒盐噪声给图像I，噪声密度为d。默认d=0.05
J = imnoise(I,‘speckle’,v)	添加斑点/乘性噪声给图像I，方差为v。默认v=0.04

四、imnoise()函数应用实例

I = imread('pout.tif');
figure(1),imshow(I);
title('Original image');
figure(2),
J = imnoise(I,'gaussian',0,0.03);   % 添加高斯白噪声,均值0,方差0.03
subplot(221),imshow(J);
title('Gaussian');
K = imnoise(I,'salt & pepper',0.03);% 添加椒盐噪声,噪声密度0.03
subplot(222),imshow(K);
title('Salt & Pepper');
L = imnoise(I,'poisson');           % 添加泊松噪声
subplot(223),imshow(L);
title('Poisson');
M = imnoise(I,'speckle',0.03);      % 添加斑点/乘性噪声,方差为0.03
subplot(224),imshow(M);
title('Speckle');

输出效果：

注意：原始图像是uint8的灰度图像，灰度值范围为[0,255]，故imnoise函数在处理时会将图像先转换为[0,1]，然后按照所给的均值和方差添加噪声，最后再将图像转换到[0,255]的范围内。因此参数设置需注意，若所给的图像是uint8时，所给的均值和方差必须是在[0,1]的范围内，即归一化，否则直接给100的方差时，imnoise函数会将图像归一化，然后按照方差100来添加噪声，这样原先的图像就给淹没了，反而变成了噪声为主导的图像。

补充：图像噪声的特点

• 噪声在图像中的分布和大小不规则，即具有随机性。
• 噪声与图像之间一般具有相关性。
• 噪声具有叠加性。