matlab图像处理时为什么要加入高斯噪声，目的是什么

实际应用中因为图像采集设备、自然环境因素等诸多原因，导致所处理的图像和“本真”图像有差异，这一部分差异就是噪声。

用MATLAB等仿真手段对算法进行仿真时，所用的基础图像是“本真”图像，为了验证其算法的有效性，需要在“本真”图像上加上噪声，才能达到类似于“实际”图像的效果，也只有考虑了噪声，算法仿真结果才具有说服力。

纯手打，纯个人语言组织。理解意思即可。

1、打开软件，读入图片。

2、分别建立3*3高斯滤波模板和平均滤波模板，并对加噪的图片进行滤波处理。显示原图、加噪后的图片和分别用高斯、平均模板滤波后的图片。

3、图片结果如图，可以看出平均模板滤波后噪声十分明显，高斯模板滤波后噪声影响相对较小，但也很容易看出。

4、使用中值滤波对图片进行处理，并显示处理后的图像。

5、从图片可以看出，中值滤波后的图像基本上看不出来噪声的影响。完成保存就可以了。

高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为：

g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)

其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。

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