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  • matlab去除高斯噪声
    2021-04-20 12:46:40

    y=randn(1,2500);

    y=y/std(y);

    y=y-mean(y);

    a=0;

    b=sqrt(5);

    y=a+b*y;

    就得到了 N ( 0, 5 ) 的高斯分布序列。

    MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数

    MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。

    1. WGN:产生高斯白噪声

    y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度。

    y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。

    y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。

    在数值变量后还可附加一些标志性参数:

    y = wgn(…,POWERTYPE) 指定p的单位。POWERTYPE可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。

    y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。

    2. AWGN:在某一信号中加入高斯白噪声

    y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。信噪比SNR以dB为单位。x的强度假定为0dBW。如果x是复数,就加入复噪声。

    y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值,则其代表以dBW为单位的信号强度;如果SIGPOWER为'measured',则函数将在加入噪声之前测定信号强度。

    y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。

    y = awgn(…,POWERTYPE) 指定SNR和SIGPOWER的单位。POWERTYPE可以是'dB'或'linear'。如果POWERTYPE是'dB',那么SNR以dB为单位,而SIGPOWER以dBW为单位。如果POWERTYPE是'linear',那么SNR作为比值来度量,而SIGPOWER以瓦特为单位。

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    转载请注明来自我的CSDN博客:黄朝辉的博客

    1.读入一幅图像,利用’imnoise’函数,添加高斯噪声;

    >> clear all;
    >> sample = imread('sample.jpg');
    >> gaussianSample=imnoise(sample,'gaussian');
    >>imshow(gaussianSample);

    2.通过100次相加求平均的方法去除噪声。

    >> sumSample = zeros(500,500);
    >>  for i=1:100
    gaussianSample=imnoise(sample,'gaussian');
     tmp = im2double(gaussianSample);
    sumSample = sumSample + tmp;
    end;
    >> meanSample = sumSample./100;
    imshow(meanSample);

    3.使用’subplot’命令,将原始图像,添加高斯噪声后的图像,以及去除噪声后的图像同时显示出来。

    subplot(1,3,1);
    imshow(sample); %原始图像
    subplot(1,3,2);
    imshow(gaussianSample); %添加高斯噪声后的图像
    subplot(1,3,3);
    imshow(meanSample); %去除噪声后的图像
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  • matlab去除高斯噪声

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    2022-08-24 09:21:56
    MATLAB叠加高斯噪声
    clear;
    I = imread('.\img\Lena.tif');  % 读取一个灰度图或彩色图
    I = im2double(I);   % 将uint8转化成double并归一化
    
    % 避免叠加噪声后像素值超过[0 255]
    I = imadjust(I,[0 1],[0.35 0.65]);
    I = I*255;
    
    % 叠加高斯白噪声
    [M,N] = size(I);
    NOISE = 0+10*randn(M,N); % 均值为0,标准差为10(方差为100)
    I1 = I + NOISE;
    
    figure(1);
    subplot(1,2,1);imshow(I,[0 255]);title('原图');
    subplot(1,2,2);imshow(I1,[0 255]);title('叠加噪声后');

    此外,可以用以下语句验证所生成噪声的均值和方差是否满足要求 

    var_NOISE = var(NOISE(:))
    mean_NOISE = mean(NOISE(:))

     

     

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