如何使用 matlab 函数添加特定量的高斯或椒盐噪声？答案

【问题标题】：How to add specific amount of gaussian or salt & pepper noise using matlab function?如何使用 matlab 函数添加特定量的高斯或椒盐噪声？
【发布时间】：2013-10-04 11:46:22
【问题描述】：

这个问题对其他人来说可能很傻，但对我来说却很难。

您好，我是 MATLAB 的初学者，我最近正在阅读一篇论文，其中我们必须通过以下方式在图像中添加噪声。

高斯噪声 => sigma = 10

椒盐噪声 => p = 20% sp

我知道 MATLAB 函数用于添加噪声，我们使用 imnoise() 函数。

noise_image = imnoise(input_image, 'salt & pepper', gaus_val)

会添加椒盐噪声和

noise_image = imnoise(input_image, 'gaussian', 0 , salt_pepper_val);

将添加零均值高斯方差噪声salt_pepper_val。

现在我的问题是使用 imnoise() 函数如何添加以下噪声量。换句话说，对于 gaus_val 和 salt_pepper_val 的值，我将得到 sigma = 10%、20%、......的量的高斯噪声和 20%、30%......的量的椒盐噪声。 ........

高斯噪声 => sigma = 10

椒盐噪声 => p = 20% sp

【问题讨论】：

反对的选民或希望结束此问题的人，请敢于提出您的 cmets，这对我来说是一个困难的问题，希望对您来说不是。
variance = sigma^2，除此之外，我想你已经回答了你自己的问题......如果你的问题是如何添加两个，你可以添加一个然后另一个，只需输入 noise_image到第二个imnoise
尽管进行了编辑，但我仍然不明白您的问题。您要求一种方法来实现一些噪音，您希望它是imnoise，然后您提供回答您自己问题的相关代码。您可能想再次提出您的问题，或者更具体地获得答案。
现在您完全删除了自己的尝试，告诉我们他们出了什么问题不是更好吗？
方差或标准差是变量的（平方）单位。假设“10%”噪声意味着相对于图像基线的 10%，那么： // 使用 SNR 的这个定义： SNR = mu/std; ns = 0.1*mean(mean(noise_image);noise_image = noise_image + normrnd(0,ns,size(noise_image));

标签： matlab image-processing noise

【解决方案1】：

使用不同的参数是因为这两种噪声的特征不同：

高斯噪声会破坏整个图像，如果它是白色的（即没有空间协方差）且均值为零（平均而言，它不会使图像变亮或变暗），那么它完全由噪声幅度 sigma 定义。如果您阅读文档 www.mathworks.com/help/images/ref/imnoise.html，那么您会看到您可以指定均值和方差（sigma*sigma -- 如果 sigma = 10，则方差 = 100）。然后，您可以使用 sigma 10 添加噪声：
```
>> noise_image = imnoise(input_image, 'gaussian', 0 , 100);
```
椒盐噪声是图像中的白色（盐）和黑色（胡椒）斑点，即它们不会影响每个像素。 sp 是图像损坏的百分比（默认为 5% 或 0.05），因此 sp = 20% = 0.2 表示 5 个像素中有 1 个被损坏：
```
>> noise_image = imnoise(input_image, 'salt & pepper', 0.2);
```

完全按照帮助页面上的描述。

编辑：请注意，imnoise() 用于强度在 0 和 1 之间的图像，并且 [0,1] 范围之外的值会被剪裁 - 方差可能不是您指定的值。

你也可以不使用 imnoise 轻松地做同样的事情：

(1) 将图像加载为 [0,1] 灰度：

  >> input_image = mean(imread('peppers.png'),3)/256;

(2) 添加 0.1 * 图像的 sigma 的高斯噪声：

  >> image2 = randn(size(input_image)); 
  >> image2 = input_image+image2*0.1*std(input_image(:))/std(image2(:));

(3) 在 20% 的像素中添加 s&p 噪声：

  >> image3 = input_image; 
  >> li=randperm(length(image3(:))); 
  >> image3(li(1:(end/5)))=1; 
  >> image3(li(1:(end/10)))=0;

(4) 并排显示：

  >> imagesc([input_image image2 image3])

【讨论】：