Шаг 2: Формирование зашумленных изображений

В системе Matlab (Image Processing Toolbox) существует возможность формирования и наложения на изображение трех типов шумов. Для этого используется встроенная функция imnoise, которая предназначена, в основном, для создания тестовых изображений, используемых при выборе и исследовании методов фильтрации шума. Рассмотрим несколько примеров наложения шума на изображения.

1) Добавление к изображению импульсного шума (по умолчанию плотность шума равна доле искаженных пикселей):

L2=imnoise(L,'salt&pepper', 0.05);

figure, imshow(L2);

Шаг 2: Формирование зашумленных изображений - student2.ru

Рис.2. Зашумленное изображение (импульсный шум).

2) Добавление к изображению гауссовского белого шума (по умолчанию математическое ожидание равно 0, а дисперсия - 0,01):

L1=imnoise(L,'gaussian');

figure, imshow(L1);

Шаг 2: Формирование зашумленных изображений - student2.ru

Рис.3. Зашумленное изображение (гауссовский шум).

3) Добавление к изображению мультипликативного шума (по умолчанию математическое ожидание равно 0, а дисперсия 0,04):

L3=imnoise(L,'speckle',0.04);

figure, imshow(L3);

Шаг 2: Формирование зашумленных изображений - student2.ru

Рис.4. Зашумленное изображение (мультипликативный шум).

Наши рекомендации