예제: 노이즈 추가 및 측정
addnoise
이 함수를 사용하면 p/2 확률로 M의 각 요소에 크기 n(여기서 n은 실수)의 노이즈를 추가하거나 뺄 수 있습니다.
이 예제를 사용하는 것에 대한 자세한 내용은
이미지 처리 예제 정보를 참조하십시오.
1. 5 × 5 행렬의 모든 요소 값을 127이 되도록 정의합니다.
2. 행렬 M의 요소 절반에 +/-50이 추가되도록 M에 노이즈를 추가합니다.
3. 이미지를 읽어들이고 addnoise를 적용합니다.
(camera.bmp) | (noisy_camera.bmp) |
addnoise 함수는 결과 픽셀 값을 0에서 255 사이의 값으로 자릅니다.
4. 두 이미지의 히스토그램 간 차이점을 비교하여 노이즈 효과를 수학적으로 확인합니다.
0과 255에서 큰 차이를 나타내는 돌출부는 addnoise 함수에서 수행된 잘라내기를 나타냅니다.
다른 방법을 사용하여 노이즈 추가
수학 식을 구성하여 다른 유형의 노이즈를 생성할 수 있습니다.
1. 가우시안 노이즈를 생성하려면 다음 식을 사용하십시오.
gnoise는 기본 제공 함수가 아닙니다. A는 노이즈의 평균 값이고 σ는 표준 편차입니다.
addnoise 함수와 달리 가우시안 방법에서는 결과 픽셀 값을 0–255 범위로 잘라내지 않습니다.
2. gnoise를 사용하여 노이즈 행렬을 생성합니다.
3. 노이즈의 히스토그램을 도표화합니다.
이 히스토그램에서는 대부분의 신호 값이 첫 번째 30개 히스토그램 빈에 속함을 보여 줍니다.
4. 원래 이미지에 노이즈를 추가한 새 이미지 M2를 삽입합니다.
(noisy_camera2.bmp)
