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  • 本文对如何借助MATLAB,为点云添加均匀分布的随机噪声做出了说明,并给出实现代码。

    1 均匀分布

    在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为 U ( a , b ) U(a, b) U(a,b)

    a = 0 , b = 1 a=0,b=1 a=0,b=1 时,所得分布 U ( 0 , 1 ) U(0,1) U(0,1) 称为标准均匀分布。

    本文接下来就是要为点云添加 概率密度函数服从均匀分布的随机噪声

    2 rand()函数

    rand – 均匀分布的随机数

    语法:

    6 种重载函数

    X = rand
    X = rand(n)
    X = rand(sz1,...,szN)
    X = rand(sz)
    X = rand(___,typename)
    X = rand(___,'like',p)
    

    其中,X = rand 返回一个在区间 (0,1) 内均匀分布的随机数。X = rand(m,n)函数返回由随机数(0~1之间)组成的 m × n m×n m×n 的矩阵。

    如果想要生成 a a a b b b 之间的随机数,则需要用到下面的代码

    X = a + (b-a).* rand(m,n);
    

    3 添加均匀分布的随机噪声

    前提:

    获取原始点云的 x y z xyz xyz 坐标最小值 a a a 和最大值 b b b,确定噪声点云范围(正方体

    代码:

    clc;
    clear;
    
    % 加载点云
    ptCloud = pcread('sphere.pcd');
    
    % 可视化原始点云
    figure;
    pcshow(ptCloud);
    title('原始点云');
    xlabel('X(m)');
    ylabel('Y(m)');
    zlabel('Z(m)');
    hold on;
    
    % 添加均匀分布的随机噪声
    a = -1;     % xyz坐标最小值
    b = 1;      % xyz坐标最大值
    noise = a + (b-a) .* rand(1000, 3);  % 1000个随机噪声点,坐标范围在(a,b),为一正方体形状的噪声点云
    ptCloud_U = pointCloud([ptCloud.Location; noise]);  % 原始点云添加随机噪声
    
    % 可视化添加随机噪声的点云
    figure
    pcshow(ptCloud_U);
    title('添加随机噪声后的点云');
    xlabel('X(m)');
    ylabel('Y(m)');
    zlabel('Z(m)');
    hold on;
    
    % 保存添加噪声的点云
    pcwrite(ptCloud_U,'sphere_U.pcd','Encoding','binary');			%保存为binary形式的PCD点云
    

    结果展示:

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  • matlab如何加随机噪声

    千次阅读 2019-06-13 10:06:01
    为什么80%的码农都做不了架构师?>>> ...
    fs=100;
    N1=1000;
    N2=1/fs*N1
    N3=10
    t = N3:1/fs:N2+N3
    x=0.5*exp(-0.05*t).*cos(2*pi*0.5*t-pi/2);
    plot(x)
    figure(1)
    x2=sum(x.^2)/length(x)
    nosie=x2/27
    m=0.3*randn(1,length(x))
    n=sqrt(nosie)*m
    figure(2)
    plot(n)
    x3=n+x
    figure(3)
    plot(x3)
    参考: [1] .  http://www.ilovematlab.cn/thread-65496-1-1.html

    转载于:https://my.oschina.net/itfanr/blog/195632

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  • 本文主要使用MATLAB产生一均匀分布的白噪声信号u(n),画出其波形,并画出其直方图,检验其分布情况。 rand函数默认产生的是均值为0.5,幅度在0~1之间均有分布的伪随机数。 代码如下: %产生一均匀分布的白噪声...

    本文主要使用MATLAB产生一均匀分布的白噪声信号u(n),画出其波形,并画出其直方图,检验其分布情况。
    rand函数默认产生的是均值为0.5,幅度在0~1之间均有分布的伪随机数。
    代码如下:

    %产生一均匀分布的白噪声信号u(n),画出其波形,并检验其分布情况
    clc
    clear
    close all
    N=50000;          %u(n)的长度
    u=rand(1,N);      %调用rand,得到均匀分布的伪随机数u(n)
    u_mean=mean(u);   %求u(n)的均值,mean是MATLAB的m文件
    power_u=var(u);   %求u(n)的方差
    subplot(211)
    plot(u(1:100));   %plot用来画连续曲线
    grid on;          %给图形加网格
    ylabel('u(n)')    %Y轴标题为u(n)
    subplot(212)
    hist(u,50);       %画u(n)的直方图,50是对u(n)取值范围(0~1)所分解的细胞数
    grid on;
    ylabel('histogram of u(n)');
    

    运行图如下:
    在这里插入图片描述

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  • MATLAB添加噪声

    万次阅读 2019-05-23 20:54:02
    首先是用MATLAB自带的imnoise函数添加噪声。 img= im2double(imread('D:\Matlab2018a\work\img.png'));%改为你要读入图片的路径;im2double作归一化处理 sigma=25;%添加噪声的标准差 imgnoise=imnoise(img,'gaussian'...

    首先是用MATLAB自带的imnoise函数添加噪声。

    img= im2double(imread('D:\Matlab2018a\work\img.png'));%改为你要读入图片的路径;im2double作归一化处理
    sigma=25;%添加噪声的标准差
    imgnoise=imnoise(img,'gaussian',0,(sigma/255)^2); %添加均值为0,标准差为sigma高斯噪声
    imshow(imgnoise);
    imwrite(imgnoise,'imgnoise.png');%输出噪声图到当前文件夹
    

    由于matlab的imnoise函数会将输出归一化,所以在读入图片的时候就先用im2double把图片归一化了,免得数据类型不一样。
    将上面添加噪声那一句改为如下语句则添加其它种类的噪声

    imgnoise=imnoise(img,'salt & pepper',0.05); %添加密度为5%的椒盐噪声
    imgnoise=imnoise(img,'speckle',(sigma/255)^2); %添加均值为0,标准差为sigma乘性噪声,这个是用服从均匀分布的随机噪声乘以图像img,再加到img上。
    imgnoise=imnoise(img,'poisson');%添加泊松噪声
    

    下面我们用自己写的代码来添加噪声。

    img=img+(sigma/255)*randn(size(img));%给img添加标准差为sigma的高斯噪声
    img=img+img.*((sigma/255)*rand(size(img)));%给img添加标准差为sigma的乘性噪声,也是均匀分布
    

    对于椒盐噪声,先用rand()生成均匀分布的随机噪声,然后根据你需要的椒盐噪声密度,作阈值处理,反正就是这种思想,实现的方法有很多,我这里列一种。

    img=im2double(imread('8.png'));%改为你要读入图片的路径
    imgnoise =(rand(size(img))); %生成随机数组
    d = 0.1;  %需要的椒盐噪声密度
    output=img; 
    [width,height]=size(img);
    
    for i=1:width
        for j=1:height
            if(imgnoise(i,j)>(1-d/2))
                output(i,j)=1;
            end
            if(imgnoise(i,j)<d/2)
                output(i,j)=0;
            end
        end
    end
    imshow(output);
    

    也可以分两步分别生成椒噪声和盐噪声,但是这个总的密度就没有那么好控制

    img=im2double(imread('8.png'));%改为你要读入图片的路径
    d = 0.1;  %需要的胡椒或盐粒噪声密度
    output=img; 
    [width,height]=size(img);
    a1=rand(width,height)< d^0.5;
    a2=rand(width,height)< d^0.5;
    output(a1&a2) = 1; %生成盐噪声
    b1=rand(width,height)< d^0.5;
    b2=rand(width,height)< d^0.5;
    output(b1&b2) = 0; %生成胡椒噪声
    imshow(output);
    %椒盐噪声的密度就是d+d-d*d
    
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  • 点云添加均匀分布随机噪声matlab代码实现。
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