图像复原与重建：噪声模型及MATLAB实现

图像的退化往往伴随着噪声，几种常见的噪声的概率密度函数，probability density function，简称PDF。

malab代码如下：

clear;x=-4:0.1:4;subplot(3,2,1);y1=normpdf(x,0,1);plot(x,y1);title('高斯噪声'); subplot(3,2,2);   y2=unifpdf(x,-3,3);plot(x,y2);title('均匀噪声');subplot(3,2,3);y3=zeros(size(x));y3(1)=0.5;y3(end)=0.5;plot(x,y3);title('椒盐噪声');     subplot(3,2,4);        y4=raylpdf(x,2);       plot(x,y4);title('瑞利噪声');                subplot(3,2,5);       y5=exppdf(x,1);  plot(x,y5);title('指数噪声');                  subplot(3,2,6);  y6=gampdf(x,2,4);       plot(x,y6);title('伽马噪声');

绘图结果

为图像添加上述噪声的matlab代码如下

clc;clear;f=imread('C:\Program Files\MATLAB\R2013a\bin\work\图像复原\Penguins.jpg');subplot(2,4,1);imshow(f);title('彩色图像');image_gray=rgb2gray(f);%得到灰度图像%figure;subplot(2,4,2);imshow(image_gray);%显示灰度图像title('灰度图像');%添加高斯噪声[M,N]=size(image_gray);R=normrnd(3,12,M,N);%得到高斯分布的随机数image_noise=double(image_gray)+R;%添加噪声后的图像image_noise=uint8(round(image_noise));subplot(2,4,3);imshow(image_noise);%显示灰度图像title('含高斯噪声图像');%添加均匀噪声R=unifrnd(-20,23,M,N);%得到均匀分布的随机数image_noise=double(image_gray)+R;%添加噪声后的图像image_noise=uint8(round(image_noise));subplot(2,4,4);imshow(image_noise);%显示灰度图像title('含均匀噪声图像');%添加椒盐噪声image_noise=imnoise(image_gray,'salt & pepper',0.02);%添加噪声后的图像subplot(2,4,5);imshow(image_noise);%显示灰度图像title('含椒盐噪声图像');%添加瑞利噪声R=raylrnd(30,M,N);%得到瑞利分布的随机数image_noise=double(image_gray)+R;%添加噪声后的图像image_noise=uint8(round(image_noise));subplot(2,4,6);imshow(image_noise);%显示灰度图像title('含瑞利噪声图像');%添加指数噪声R=exprnd(14,M,N);%得到指数分布的随机数image_noise=double(image_gray)+R;%添加噪声后的图像image_noise=uint8(round(image_noise));subplot(2,4,7);imshow(image_noise);%显示灰度图像title('含指数噪声图像');%添加伽马噪声R=gamrnd(3,10,M,N);%得到伽马分布的随机数image_noise=double(image_gray)+R;%添加噪声后的图像image_noise=uint8(round(image_noise));subplot(2,4,8);imshow(image_noise);%显示灰度图像title('含伽马噪声图像');

效果如下图