⑴ matlab中給圖像加高斯白雜訊
J = imnoise(I,'gaussian',0,20);
仔細看一下悔世首，其中參數返則應該是0.20,不是0，20
改一下就可以了
J = imnoise(I,'碧數gaussian',0.20);
⑵ 對圖像進行高斯濾波使用什麼運算元
對圖像進行高斯濾波使用2維的卷積運算元進行計算。
了解高斯濾波之前，我們首先熟悉一下高斯雜訊。高斯雜訊是指它的概率密度函數服從高斯分布（即正態分布）的一類雜訊。如果一個雜訊，它的幅度分布服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白雜訊。高斯白雜訊的二階矩不相關，一階矩為常數，是指先後信號在時間上的相關性，高斯白雜訊包括熱雜訊和散粒雜訊。高斯濾波器是一類根據高斯衡首圓函數的形狀來選擇權值的線性平滑濾波器。高斯平滑咐塌濾波芹悶器對於抑制服從正態分布的雜訊非常有效。
⑶ 請問如何在圖像中加入高斯雜訊 椒鹽雜訊和 泊松雜訊 新人入手不會 謝謝
Matlab 函數 imnoise 可以添加 高斯雜訊、椒鹽雜訊等。建議你凳悶鎮直接使罩好用imnoise 函數。棗粗
⑷ 利用matlab對圖像添加高斯雜訊
一般段乎加入白雜訊，只得是加入高斯白雜訊
利用randn產生高斯分布雜訊加到原來的圖像上就可以了
假設你原來的圖像的數據存在矩陣變數a中襲燃雀
那麼
noise=A*randn(size(a));
其中A是需要加雜訊的方差值，A的取值確定雜訊的幅度大小
一般比圖像信號幅度拍早小得多
b=a+noise;
就是加了雜訊之後的圖像
⑸ 如何在圖像中加入標准偏差為20的高斯雜訊
I = imread('行慎eight.tif');%設罩盯圖像為eight.tif
J = imnoise(I,'物帶和gaussian',0,sqrt(20));
figure, imshow(I), figure, imshow(J)
⑹ 圖像去雜訊
1、圖吵橋像去噪也是圖像復原輪租
2、對象：狹義的圖像復原主要針對受到的確定性（determinisitic）劣化、去噪針對的是非確定性的統計雜訊：
例如古畫受到歲月侵蝕屬前者,古畫生了蟲子出現霉點屬後者；
拍照片時手抖了屬於前者,顯影葯水臟了使得出來的照片顯示出很多的顆粒噪點,屬後者.
3、模型和處理方法不同
狹義的圖臘碰兆像復原需要找出劣化系統的函數（點擴展函數）,然後做整體處理,如去卷積,非常復雜,而去噪一般只需要了解雜訊的統計分布,點處理也能解決問題.
4、評價函數不同
狹義的圖像復原的評價函數是相似度,去噪主要是信噪比.
⑺ 圖像處理應用實例：高斯模糊原理與演算法
小知識：
高斯模糊是圖像處理中廣泛使用的技術、通常用它來減小雜訊以及降低細節層次。這種模糊技術生產的圖像的視覺效果是好像經過一個半透明的屏幕觀察圖像。高斯模糊也用語計算機視覺演算法中的預處理階段以增強圖像在不同尺寸下的圖像效果。
通常，圖像處理軟體會提供「模糊」(blur)濾鏡，使圖片產生模糊的效果。
「模糊」的演算法有很多種，其中有一種叫做「高斯模糊」(Gaussian
Blur)。它將正態分布(又名「高斯分布」)用於圖像處理。
本文介紹「高斯模糊」的演算法，你會看到這是一個非常簡單易懂的演算法。本質上，它是一種數據平滑技術(data
smoothing)，適用於多個場合，圖像處理恰好提供了一個直觀的應用實例。
一、高斯模糊的原理
所謂「模糊」，可以理解成每一個像素都取周邊像素的平均值。
上圖中，2是中間點，周邊點都是1。
「中間點」取「周圍點」的平均值，就會變成1。在數值上，這是一種「平滑化」。在圖形上，就相當於產生「模糊」效果，「中間點」失去細節。