matlab高斯噪声函数

matlab高斯噪声函数

（原创版）

目录

1.Matlab 中生成高斯噪声的方法

2.高斯噪声的特点和应用

3.椒盐噪声与高斯噪声的区别

4.如何在 Matlab 中生成椒盐噪声和高斯白噪声

5.滤波器在噪声抑制中的应用

正文

在 Matlab 中，生成高斯噪声常用的函数是 randn。该函数可以生成服从正态分布的随机数。其使用方法为：y = randn(m,n)，其中 m 和 n 分别为矩阵的大小。生成的随机数矩阵 y 中，每个元素都服从均值为 0、方差为 1 的高斯分布。

高斯噪声的特点是其噪声幅度随机，且在图像中的位置固定。这种噪声在图像处理中很常见，例如在图像传输过程中，信号可能受到高斯噪声的影响。因此，研究如何生成和处理高斯噪声对于图像处理具有重要意义。

椒盐噪声是一种特殊的高斯噪声，其特点是在图像中的某些位置上噪声幅度较大，形成“椒盐”状。椒盐噪声与高斯噪声的主要区别在于噪声的幅度分布，椒盐噪声的噪声幅度分布不是正态分布，而是具有较高的峰值和较低的谷值。

在 Matlab 中，可以通过 imnoise 函数生成椒盐噪声。例如，使用imnoise(I, "salt", m, v) 可以生成椒盐噪声，其中 I 为要添加噪声的图像，m 和 v 分别表示噪声的强度和方差。

除了椒盐噪声，Matlab 中也可以生成高斯白噪声。高斯白噪声是在频域上呈高斯分布的噪声，其能量分布均匀。在 Matlab 中，可以使用

awgn 函数生成高斯白噪声。例如，使用 awgn(x, snr) 可以生成高斯白噪声，其中 x 为信号，snr 为信噪比。

在实际应用中，噪声抑制滤波器可以用于去除图像中的噪声。常见的噪声抑制滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和边界保持类滤波器。均值滤波器的原理是在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值。中值滤波器则通过取图像中每个像素邻域的中值来实现噪声抑制。