imnoise

영상에 잡음 추가

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구문

J = imnoise(I,"gaussian")
J = imnoise(I,"gaussian",m)
J = imnoise(I,"gaussian",m,var_gauss)
J = imnoise(I,"localvar",var_local)
J = imnoise(I,"localvar",intensity_map,var_local)
J = imnoise(I,"poisson")
J = imnoise(I,"salt & pepper")
J = imnoise(I,"salt & pepper",d)
J = imnoise(I,"speckle")
J = imnoise(I,"speckle",var_speckle)

설명

J = imnoise(I,"gaussian")은 분산 0.01과 평균 0의 가우스 백색 잡음을 회색조 영상 I에 추가합니다.

J = imnoise(I,"gaussian",m)은 평균 m과 분산 0.01의 가우스 백색 잡음을 추가합니다.

J = imnoise(I,"gaussian",m,var_gauss)는 평균 m과 분산 var_gauss의 가우스 백색 잡음을 추가합니다.

J = imnoise(I,"localvar",var_local)은 국소 분산 var_local과 평균 0의 가우스 백색 잡음을 추가합니다.

J = imnoise(I,"localvar",intensity_map,var_local)은 평균 0의 가우스 백색 잡음을 추가합니다. 잡음의 국소 분산 var_local은 I의 영상 명암 값에 대한 함수입니다. 잡음 분산에 대한 영상 명암 값의 매핑은 벡터 intensity_map으로 지정됩니다.

J = imnoise(I,"poisson")은 데이터에 인공 잡음을 추가하는 대신, 데이터에서 푸아송 잡음을 생성합니다. 자세한 내용은 알고리즘 항목을 참조하십시오.

J = imnoise(I,"salt & pepper")는 디폴트 잡음 밀도가 0.05인 점잡음(Salt and Pepper Noise)을 추가합니다. 이는 대략 픽셀의 5%에 영향을 줍니다.

J = imnoise(I,"salt & pepper",d)는 점잡음을 추가합니다. 여기서 d는 잡음 밀도입니다. 이는 대략 d*numel(I)개의 픽셀에 영향을 줍니다.

예제

J = imnoise(I,"speckle")은 수식 J = I+n*I를 사용하여 승산 잡음을 추가합니다. 여기서 n은 평균 0과 분산 0.05의 균등하게 분포된 랜덤 잡음입니다.

J = imnoise(I,"speckle",var_speckle)은 분산 var_speckle의 승산 잡음을 추가합니다.

예제

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라이브 스크립트 열기

회색조 영상을 읽어 들인 후 이를 표시합니다.

I = imread('eight.tif');
imshow(I)

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains an object of type image.

잡음 밀도가 0.02인 점잡음(Salt and Pepper Noise)을 영상에 추가합니다. 결과를 표시합니다.

J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
imshow(J)

Figure contains an axes object. The hidden axes object contains an object of type image.

입력 인수

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회색조 영상으로, 임의 차원의 숫자형 배열로 지정됩니다.

imnoise에서 double형 및 single형의 픽셀 값은 [0, 1] 범위 내에 있어야 합니다. rescale 함수를 사용하여 픽셀 값을 예상 범위로 조정할 수 있습니다. 영상이 double형 또는 single형이고 값이 [0, 1] 범위 밖에 있는 경우 imnoise는 입력 픽셀 값을 [0, 1] 범위로 자른 후에 잡음을 추가합니다.

참고

푸아송 잡음인 경우, imnoise는 데이터형이 int16인 영상을 지원하지 않습니다.

데이터형: single | double | int16 | uint8 | uint16

가우스 잡음의 평균으로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다.

가우스 잡음의 분산으로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다.

가우스 잡음의 국소 분산으로, 숫자형 배열 또는 숫자형 벡터로 지정됩니다.

  • intensity_map 인수를 지정하는 경우, var_local은 동일한 길이의 벡터여야 합니다.

  • 그러지 않은 경우 var_local은 입력 영상 I와 같은 크기의 배열이어야 합니다.

잡음 분산에 대한 영상 명암 매핑으로, 숫자형 벡터로 지정됩니다. imnoise 함수는 영상 명암 값을 [0, 1] 범위로 정규화합니다.

plot(intensity_map,var_local) 명령을 사용하면 가우스 잡음(var_local)의 국소 분산과 영상 명암 값 사이의 함수 관계를 플로팅할 수 있습니다.

점잡음(Salt and Pepper Noise)의 잡음 밀도로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다. 잡음은 대략 d*numel(I)개의 픽셀에 적용됩니다.

승산 잡음의 분산으로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다.

출력 인수

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잡음이 있는 영상으로, 입력 영상 I와 데이터형이 동일한 숫자형 행렬로 반환됩니다. 데이터형이 double형 또는 single형인 영상에 대해 imnoise 함수는 잡음을 추가한 후에 출력 픽셀 값을 [0, 1] 범위로 자릅니다.

알고리즘

  • "gaussian", "localvar", "speckle" 잡음 유형의 평균 파라미터와 분산 파라미터는 영상을 항상 [0, 1] 범위의 double형 클래스로 가정하여 지정됩니다. 입력 영상의 클래스가 다르면, imnoise 함수는 영상을 double형으로 변환하고, 지정된 유형과 파라미터에 따라 잡음을 추가하고, 픽셀 값을 [0, 1] 범위로 자른 다음, 잡음이 있는 영상을 다시 입력값과 같은 클래스로 변환합니다.

  • 푸아송 분포는 다음과 같이 입력 영상 I의 데이터형에 따라 달라집니다.

    • I가 배정밀도이면, 입력 픽셀 값은 1e12배로 확대 스케일링된 푸아송 분포의 평균으로 해석됩니다. 예를 들어, 입력 픽셀 값이 5.5e-12이면, 해당 출력 픽셀은 평균 5.5의 푸아송 분포에서 생성된 후 1e12배로 축소 스케일링됩니다.

    • I가 단정밀도이면, 사용되는 스케일링 인자는 1e6입니다.

    • I가 uint8형이거나 uint16형이면, 입력 픽셀 값은 스케일링 없이 바로 사용됩니다. 예를 들어, uint8형 입력값에서 픽셀 값이 10이면, 대응하는 출력 픽셀은 평균 10의 푸아송 분포에서 생성됩니다.

  • 영상에 밀도가 d인 "salt & pepper" 잡음을 추가하기 위해 imnoise는 먼저 열린 구간 (0, 1)의 표준 균등분포에서 추출한 임의 확률 값을 각 픽셀에 할당합니다.

    • 확률 값이 (0, d/2) 범위 내에 있는 픽셀의 경우 픽셀 값이 0으로 설정됩니다. 0으로 설정되는 픽셀 수는 약 d*numel(I)/2개입니다.

    • 확률 값이 [d/2, d) 범위 내에 있는 픽셀의 경우 픽셀 값이 이미지 데이터형의 최댓값으로 설정됩니다. 최댓값으로 설정되는 픽셀 수는 약 d*numel(I)/2개입니다.

    • 확률 값이 [d, 1) 범위 내에 있는 픽셀의 경우 픽셀 값이 변경되지 않습니다.

확장 기능

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버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

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참고 항목

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