I = imread('us-currency.png');
mean = 0.5;
variance = 0.5;
J = imnoise(I,'gaussian', mean, variance);
imshow(J);
均值和方差对该图像有什么影响？
意思是增加亮度吗？
方差会增加噪声量吗？
输入
输出
高斯噪声的均值和方差是什么？
信息处理
matlab
噪音
2022-02-15 13:15:24
2个回答
意思是增加亮度吗？
当您向图像的每个像素添加一个常数mean时，您将获得一个具有更高平均图像像素值的图像。由于图像通常以最大像素值为白色进行编码，因此您会得到更接近白色的图像，因此在感知上看起来更亮。
方差会增加噪声量吗？
那一个值得多一点背景。事实上，引用维基百科：
在实验科学中，噪声可以指阻碍对预期信号的感知的任何随机数据波动。
因此，在这种情况下，即使在整个图像中添加或减去一个常数值也可能被称为噪声（特别是如果这会使图像太亮或太暗，从而难以辨别图像中的对象）。另一方面，如果我们将注意力集中在通常被描述为“噪声”效应的东西上，那么这通常是指某种感知到的“点”，这种“点”是由于靠近的像素值的较大变化而发生的。由于variance与像素值的变化直接相关，很明显，增加variance会增加噪声量（在“点”的感知数量的意义上）。
高斯噪声是一个随机过程，在模拟时会产生添加到图像中的实现。首先，让我们注意图像的类型为uint8，整数值从到。随机效应通常是类型。在这里，向数据添加噪声会产生数据。因此，您有一个额外的量化效果（非整数值的舍入）。此效果由饱和效果完成：负值被强制转换为零，高于的值被设置为。因此，正噪声分量加上饱和度通常意味着更高的亮度。相反，负噪声会产生变暗。floatuint8uint8
现在让我们看看对单个像素的影响。添加具有平均和方差的高斯噪声。由于一种实现采用中的值，因此实现可能具有负值。因此，嘈杂的像素会更暗。根据高斯经验规则，您有大约 16% 的机会使用您的参数（实现低于的机会）。对于一个给定的认识，可能会发生每个像素的所有噪声都是负的，如果是像素数，因此，对于足够大的图片来说，这是不太可能的。
意思是增加亮度吗？
如果是肯定的，是的，很有可能。特别是因为图像饱和
方差会增加噪声量吗？
如果你认为你的形象很干净，是的，一般来说。但是，如果您的图像已经很嘈杂，在某些情况下，添加不相关的噪声可以抵消自然噪声。在你的情况下，我会说是的。但是，添加噪声可以提高“质量”，例如用于抖动：
抖动是一种有意应用的噪声形式，用于随机化量化误差，防止图像中出现诸如色带之类的大规模模式。