imnoise
영상에 잡음 추가
구문
설명
은 평균 0의 가우스 백색 잡음을 추가합니다. 잡음의 국소 분산 J
= imnoise(I
,'localvar',intensity_map
,var_local
)var_local
은 I
의 영상 명암 값에 대한 함수입니다. 잡음 분산에 대한 영상 명암 값의 매핑은 벡터 intensity_map
으로 지정됩니다.
은 분산 J
= imnoise(I
,'speckle',var_speckle
)var_speckle
의 승산 잡음을 추가합니다.
예제
입력 인수
출력 인수
알고리즘
'gaussian'
,'localvar'
,'speckle'
잡음 유형의 평균 파라미터와 분산 파라미터는 영상을 항상 [0, 1] 범위의double
형 클래스로 가정하여 지정됩니다. 입력 영상의 클래스가 다르면,imnoise
함수는 영상을double
형으로 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
I
의 데이터형에 따라 달라집니다.I
가 배정밀도이면, 입력 픽셀 값은1e12
배로 확대 스케일링된 푸아송 분포의 평균으로 해석됩니다. 예를 들어, 입력 픽셀 값이5.5e-12
이면, 해당 출력 픽셀은 평균 5.5의 푸아송 분포에서 생성된 후1e12
배로 축소 스케일링됩니다.I
가 단정밀도이면, 사용되는 스케일링 인자는1e6
입니다.I
가uint8
형이거나uint16
형이면, 입력 픽셀 값은 스케일링 없이 바로 사용됩니다. 예를 들어,uint8
형 입력값에서 픽셀 값이 10이면, 대응하는 출력 픽셀은 평균 10의 푸아송 분포에서 생성됩니다.
영상에 밀도가
d
인'salt & pepper'
잡음을 추가하기 위해imnoise
는 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 값이0
으로 설정됩니다.0
으로 설정되는 픽셀 수는 약d*numel(I)/2
개입니다.확률 값이 [
d
/2,d
) 범위 내에 있는 픽셀의 경우 픽셀 값이 이미지 데이터형의 최댓값으로 설정됩니다. 최댓값으로 설정되는 픽셀 수는 약d*numel(I)/2
개입니다.확률 값이 [
d
, 1) 범위 내에 있는 픽셀의 경우 픽셀 값이 변경되지 않습니다.