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1、imnoise函数详解J = imnoise(I,type) 向亮度图I中添加指定类型的噪声。type是字符串，可以是以下值。 gaussian(高斯噪声);localvar(均值为零，且一个变量与图像亮度有关);poisson(泊松噪声)；salt&pepper(椒盐噪声)；speckle(乘性噪声) J = imnoise(I,type,parameters) 根据噪声类型，可以确定该函数的其它参数。所有的数值参数都进行归一化处理，它们对应于亮度从0到1的图像操作。 J = imnoise(I,gaussian,m,v) 将均值为m,方差为v的高斯噪声添加到图像I中。默认值为均值是0，方差
2、是0.01的噪声。 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f大小相同的一个数组，它包含了每个点的理想方差值。 J = imnoise(I,localvar,image_intensity,var) 将均值为0的高斯噪声添加到图像I上，其中噪声的局部方差var是图像I的亮度值的函数。参量image_intensity和var是大小相同的向量，plot(image_intensity,var)绘制出噪声方差和图像亮度的函数关系。向量image_intensity必须包含范围在0,1内的归一化亮度值。 J = imnoise(
3、I,poisson) 从数据中生成泊松噪声，而不是将人工的噪声添加到数据中。为了遵守泊松统计，uint8类和uint16类图像的亮度必须和光子的数量相符合。每当像素的光子数大于65535(但小于10e12)时，就要使用双精度图像。亮度值在0和1之间变化，并且对应于光子的数量除以10e12 J = imnoise(I,salt & pepper,d) 用椒盐噪声污染图像I，其中d是噪声密度。因此，大约有d*numel(f)个像素受到了影响。默认的噪声密度为0.05. J = imnoise(I,speckle,v) 用方程g=f+n*f将乘性噪声添加到图像I上，其中n是均值为0，方差为v的均匀分布的随机噪声。v的默认值为0.04. 注：函数imnoise在给函数添加噪声之前，将他转换为范围0,1内的double类图像。
