origin怎么给数据加噪声

关于origin怎么给数据加噪声相关资料如下

打开origin

image：输入图像数据，类型应为ndarray，输入后将转换为浮点数。

mode：选择添加噪声的类别。字符串str类型。应为以下几种之一：

mode 噪声类型 备注

gaussian 高斯噪声

localvar 高斯白噪声 在“图像”的每个点处具有指定的局部方差

poisson 泊松分布噪声

salt 盐噪声 随机用1替换像素。属于高灰度噪声

pepper 胡椒噪声 随机用0或-1替换像素，属于低灰度噪声

s&p 椒盐噪声

speckle 使用image + n*image的乘性噪声 n是具有指定均值和方差的均匀噪声

seed ：类型为int。 将在生成噪声之前设置随机种子，以进行有效的伪随机比较。

clip：类型为bool。若为True(default)则在加入‘speckle’, ‘poisson’, 或 ‘gaussian’这三种噪声后进行剪切以保证图像数据点都在[0,1]或[-1.1]之间。若为False，则数据可能超出这个范围。

mean：类型为float。 表示随机分布的均值，用于‘gaussian’和‘speckle’，默认为0。

var： 类型为float。 表示随机分布的方差，（标准差^2）用于’gaussian’和‘speckle’。 默认为0.01。

local_vars：类型为ndarray。表示图像每个像素点处的局部方差，正浮点数矩阵，和图像同型，用于‘localvar’。

amount：类型为float。表示 椒盐噪声像素点替换的比例，在[0,1]之间。用于‘salt’, ‘pepper’,和 ‘salt &pepper’. 默认为0.05

salt_vs_pepper：类型为float。表示盐噪声和胡椒噪声的比例，在[0,1]之间。数字越大代表用1替换越多（more salt）. 默认 为 0.5

输出（返回值）out：类型为ndarray。

Matlab中为图片加噪声的语句是：

(1)J = imnoise(I,type)

(2)J = imnoise(I,type,parameters)

其中I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵

一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数,而(1)中使用缺省参数

至于type可有五种,分别为'gaussian'(高斯白噪声),'localvar'(与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),'poisson'(泊松噪声),'salt &pepper'(椒盐噪声)和'speckle'(斑点噪声)具体(2)中参数值的设定可根据个人需要其余情况以及若还有不懂请参考Matlab帮助文件。

在此使用'salt &pepper'(椒盐噪声)，并将其参数设置为0.6。其例子如下：

L = imread(‘image_ori.jpg’)

J = imnoise(L, ‘salt &pepper’, 0.6)

imshow(J)//立即d出窗口，显示加了噪声后的图片

imwrite(J, ‘image_noise.jpg’, ‘jpg’, ‘Quality’, 100)//按100%的质量存储加了噪声的图片，Quality的默认值为75.

以上程序就表示把原图像加入椒盐噪声，但注意要把图像和以上程序的M文件放在同一个子目录下。

image.jpg如何增强该图像,写出matlab程序有以下几个方法：

1. 灰度线性变换， 是一种空域的方法， 直接对每一个像素的灰度值进行增强图像。2. 直方图均衡变换。通常用来增加许多图像的全局对比度，亮度可以更好地在直方图上分布。3. 同态滤波利用去除乘性噪声(multiplicative noise)，可以同时增加对比度以及标准化亮度，借此达到图像增强的目的。

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