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範例:增加與量測雜訊
addnoise
對機率為 p/2M 的每個元素,使用此函數加減量值 n 的雜訊 (其中 n 是任意實數)。
如需使用此範例的資訊,請參閱 <關於圖像處理範例>
1. 定義 5 × 5 矩陣的所有元素值為 127。
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2. 將雜訊加入矩陣 M,使 M 的元素有一半會加入 +/-50。
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3. 讀取圖像並套用 addnoise
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(camera.bmp)
(noisy_camera.bmp)
函數 addnoise 會將所得出的像素值縮減在 0–255 範圍。
4. 比較兩個圖像之柱狀圖之間的差異,透過數學運算方式檢視雜訊的效果。
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在 0 與 255 處的大突波說明了 addnoise 函數所執行的縮減。
使用其他方法加入雜訊
您可以建構數學運算式,產生其他雜訊類型。
1. 若要產生高斯雜訊,請使用下列運算式:
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gnoise 不是內建函數。A 是雜訊的均值,而 σ 是標準差。
高斯方法與 addnoise 函數不同,不會將所得出的像素值縮減為 0–255 的值域。
2. 使用 gnoise 可產生雜訊矩陣。
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3. 繪製雜訊的柱狀圖。
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柱狀圖會顯示落在前 30 個柱狀圖內柱狀中大部份的信號值。
4. 插入原始圖像加上雜訊後的新圖像 M2
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(noisy_camera2.bmp)