图像噪声

4-1图像噪声一、实验目的掌握图像高斯噪声、瑞利噪声、伽马（爱尔兰）噪声、指数分布噪声、均匀分布噪声、脉冲噪声（椒盐噪声）的实现方法.二、实验内容使用imnoise2生成高斯噪声、瑞利噪声、伽马（爱尔兰）噪声、指数分布噪声、均匀分布噪声、脉冲噪声（椒盐噪声）噪声，观察样本噪声图像和它们的直方图的区别三、实验步骤1.各种噪声1）高斯噪声clcclearr=imnoise2('gaussian',100000,1,0,1);bins=100;hist(r,bins)title('gaussian')由上图可以看出，高斯噪声符合正态分布，没有经过调制时，噪声主要集中在0点附近。2）均匀噪声r=imnoise2('uniform',100000,1,0,1);bins=100;figure,hist(r,bins)title('uniform')由上图可以看出，均匀噪声是功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声3）脉冲噪声（椒盐噪声）r=imnoise2('salt&pepper',1000,1,0.1,0.27);bins=100;figure,hist(r,bins)title('salt&pepper')椒盐噪声主要由图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声等,其噪声的灰度值与邻域像素点具有明显不同4）ognormal噪声r=imnoise2('lognormal',100000,1);bins=100;figure,hist(r,bins)title('lognormal')5）瑞利噪声r=imnoise2('rayleigh',100000,1,0,1);bins=100;figure,hist(r,bins)title('rayleigh')瑞利噪声服从瑞利分布6）exponential噪声r=imnoise2('exponential',100000,1);bins=100;figure,hist(r,bins)title('exponential')7）伽马（爱尔兰）噪声r=imnoise2('erlang',100000,1);bins=100;figure,hist(r,bins)title('erlang')四、实验总结通过本次实验，我掌握了图像高斯噪声、瑞利噪声、伽马（爱尔兰）噪声、指数分布噪声、均匀分布噪声、脉冲噪声（椒盐噪声）的实现方法.了解了各种噪声的特点。对课本上的知识有了更加深刻的理解。