利用matlab给图像加高斯噪声

简介:
1
2
3
I = imread( 'DSC_0034.JPG' );
J = imnoise(I, 'gaussian' , 0.20 );
figure, imshow(I), figure, imshow(J)

  

本文转自二郎三郎博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/haore147/p/3796381.html,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
2月前
|
Windows
基于MATLAB实现的OFDM仿真调制解调,BPSK、QPSK、4QAM、16QAM、32QAM,加性高斯白噪声信道、TDL瑞利衰落信道
本文通过MATLAB仿真实现了OFDM系统中BPSK、QPSK、4QAM、16QAM和32QAM调制解调过程,并在加性高斯白噪声信道及TDL瑞利衰落信道下计算了不同信噪比条件下的误比特率。
64 4
基于MATLAB实现的OFDM仿真调制解调,BPSK、QPSK、4QAM、16QAM、32QAM,加性高斯白噪声信道、TDL瑞利衰落信道
|
4月前
|
算法
m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真
**MATLAB2022a模拟展示了遗传算法在AWGN信道中估计SNR的效能。该算法利用生物进化原理全局寻优,解决通信系统中复杂环境下的SNR估计问题。核心代码执行多代选择、重组和突变操作,逐步优化SNR估计。结果以图形形式对比了真实SNR与估计值,并显示了均方根误差(RMSE),体现了算法的准确性。**
48 0
|
5月前
matlab如何从信号中去除60 Hz Hum电源线噪声
matlab如何从信号中去除60 Hz Hum电源线噪声
|
5月前
|
计算机视觉
【matlab】去除图片上的噪声
matlab去除图片上的噪声
|
编解码 算法 数据可视化
【多重信号分类】超分辨率测向方法——依赖于将观测空间分解为噪声子空间和源/信号子空间的方法具有高分辨率(HR)并产生准确的估计(Matlab代码实现)
【多重信号分类】超分辨率测向方法——依赖于将观测空间分解为噪声子空间和源/信号子空间的方法具有高分辨率(HR)并产生准确的估计(Matlab代码实现)
102 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别(Matlab代码实现)
基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别(Matlab代码实现)
100 0
基于ARMR和白噪声特性模型及风速威布尔分布研究(Matlab代码实现)
基于ARMR和白噪声特性模型及风速威布尔分布研究(Matlab代码实现)
|
算法
基于高分辨率时频分析的单通道地震数据自动噪声衰减方法(Matlab代码实现)
基于高分辨率时频分析的单通道地震数据自动噪声衰减方法(Matlab代码实现)
|
算法 计算机视觉
【信号处理】基于遗传算法的噪声图像的边缘检测(Matlab代码实现)
【信号处理】基于遗传算法的噪声图像的边缘检测(Matlab代码实现)
125 0
|
算法
【多同步挤压变换】基于多同步挤压变换处理时变信号和噪声信号研究(Matlab代码实现)
【多同步挤压变换】基于多同步挤压变换处理时变信号和噪声信号研究(Matlab代码实现)

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面