添加泊松噪声对图像没有任何作用答案

【问题标题】：Adding poisson noise does nothing to an image添加泊松噪声对图像没有任何作用
【发布时间】：2018-06-11 00:24:10
【问题描述】：

我正在尝试在 MATLAB 中为一个非常简单的图像添加泊松噪声。

im = ones(256, 256);
noisy = imnoise(im, 'poisson');

看了this的回答后，我也试过了。

im = ones(256, 256);
noisy = imnoise(im2double(im), 'poisson');

无济于事。

我也用im = zeros(256, 256) 尝试过，但也没有用。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

来自the documentation of imnoise：

如果I 是双精度，则输入像素值被解释为按1e12 放大的泊松分布的平均值。例如，如果输入像素的值为5.5e-12，则相应的输出像素将从均值为5.5 的泊松分布生成，然后按比例缩小1e12。

当输入为uint8时，不会发生这种缩放：

im = ones(256, 256, 'uint8');
noisy = imnoise(im, 'poisson');

在双精度的情况下，有两个问题：

1e12 的缩放比例似乎过大了。这意味着输出取自均值为1e12 的泊松分布，然后除以1e12。平均值为1，标准差为sqrt(1e-12)=1e-6。也就是说，标准偏差很小，强度的变化将不可见。如果您使用format long，MATLAB 将向您显示这些值：
```
>> format long
>> min(noisy(:))
ans =
     0.999996115518000
>> max(noisy(:))
ans =
     1
```
最后一个结果（最大值为 1）表明 MATLAB 将结果剪辑到 [0,1] 范围内，因为预计双精度图像会在该范围内。因此，您的代码返回的分布不是泊松，而是泊松均值。

因此，对于浮点图像，首先要适当地缩放它们：

noisy = imnoise(im * 1e-12, 'poisson') * 1e12;

（如果更适合您，也可以使用其他因素）。

【讨论】：

【解决方案2】：

我用我从here. 上取下来的图片试了一下

I = imread('stick.jpg');
imshow(I)
J = imnoise(I,'poisson');
imshow(J)

如果我把你的改成高斯，你会看到不同。

I = ones(256,256);
imshow(I)
J = imnoise(I,'gaussian');
imshow(J)

我对此的阅读还不够多，但我的信念是因为图像具有均匀的强度throughout.

【讨论】：