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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 영상I에 추가합니다.

J= imnoise(I,'gaussian',m)은 평균m과 분산 0.01의 가우스 백색 잡음을 추가합니다.

J= imnoise(I,'gaussian',m,var_gauss)는 평균m과 분산var_gauss의 가우스 백색 잡음을 추가합니다.

J= imnoise(I,'localvar',var_local)은 국소 분산var_local과 평균 0의 가우스 백색 잡음을 추가합니다.

J= imnoise(I,'localvar',intensity_map,var_local)은 평균 0의 가우스 백색 잡음을 추가합니다. 잡음의 국소 분산var_local은I의 영상 명암 값에 대한 함수입니다. 잡음 분산에 대한 영상 명암 값의 매핑은 벡터intensity_map으로 지정됩니다.

J= imnoise(I,'poisson')은 데이터에 인공 잡음을 추가하는 대신, 데이터에서 푸아송 잡음을 생성합니다. 자세한 내용은알고리즘항목을 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.

예제

J= imnoise(I,'salt & pepper',d)는 점잡음을 추가합니다. 여기서d는 잡음 밀도입니다. 이는 대략d *元素个数(我)개의 픽셀에 영향을 줍니다.

J= imnoise(I,'speckle')은 수식J = I+n*I를 사용하여 승산 잡음을 추가합니다. 여기서n은 평균 0과 분산 0.05의 균일하게 분포된 랜덤 잡음입니다.

J= imnoise(I,'speckle',var_speckle)은 분산var_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 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 axes object contains an object of type image.

입력 인수

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회색조 영상으로, 임의 차원의 숫자형 배열로 지정됩니다.

imnoise에서double형 및single형의 픽셀 값은 [0, 1] 범위 내에 있어야 합니다.rescale함수를 사용하여 픽셀 값을 예상 범위로 조정할 수 있습니다. 영상이double형 또는single형이고 값이 [0, 1] 범위 밖에 있는 경우imnoise는 입력 픽셀 값을 [0, 1] 범위로 자른 후에 잡음을 추가합니다.

참고

푸아송 잡음인 경우,imnoise는 데이터형이int16인 영상을 지원하지 않습니다.

데이터형:single|double|int16|uint8|uint16

가우스 잡음의 평균으로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다.

가우스잡음의분산으로,숫자형스칼라로지정됩니다。

가우스 잡음의 국소 분산으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

  • I와 크기가 동일한 숫자형 행렬.

  • intensity_map과 길이가 동일한 숫자형 벡터.

가우스잡음분산에매핑된명암값으로,숫자형벡터로지정됩니다. 이 값들은 [0, 1] 범위로 정규화됩니다.

잡음 분산var_local과 영상 명암 간의 함수 관계를 명령plot(intensity_map,var_local)을 사용하여 플로팅할 수 있습니다.

점잡음(Salt and Pepper Noise)의 잡음 밀도로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다. 잡음은 대략d *元素个数(我)개의 픽셀에 적용됩니다.

승산 잡음의 분산으로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다.

출력 인수

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잡음이 있는 영상으로, 입력 영상I와 데이터형이 동일한 숫자형 행렬로 반환됩니다. 데이터형이double형 또는single형인 영상에 대해imnoise함수는 잡음을 추가한 후에 출력 픽셀 값을 [0, 1] 범위로 자릅니다.

알고리즘

  • 'gaussian','localvar','speckle'잡음 유형의 평균 파라미터와 분산 파라미터는 영상을 항상 [0, 1] 범위의double형 클래스로 가정하여 지정됩니다. 입력 영상의 클래스가 다르면,imnoise함수는 영상을double형으로 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 영상I의 데이터형에 따라 달라집니다.

    • I가배정밀도이면, 입력 픽셀 값은1e12배로 확대 스케일링된 푸아송 분포의 평균으로 해석됩니다. 예를 들어, 입력 픽셀 값이5.5e-12이면, 해당 출력 픽셀은 평균 5.5의 푸아송 분포에서 생성된 후1e12배로 축소 스케일링됩니다.

    • I가단정밀도이면, 사용되는 스케일링 인자는1e6입니다.

    • I가uint8형이거나uint16형이면, 입력 픽셀 값은 스케일링 없이 바로 사용됩니다. 예를 들어,uint8형 입력값에서 픽셀 값이 10이면, 대응하는 출력 픽셀은 평균 10의 푸아송 분포에서 생성됩니다.

  • 영상에 밀도가d인'salt & pepper'잡음을 추가하기 위해imnoise는 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 값이0으로 설정됩니다.0으로 설정되는 픽셀 수는 약d *元素个数(我)/2개입니다.

    • 확률 값이 [d/2,d) 범위 내에 있는 픽셀의 경우 픽셀 값이 영상 데이터형의 최댓값으로 설정됩니다. 최댓값으로 설정되는 픽셀 수는 약d *元素个数(我)/2개입니다.

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

확장 기능

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

모두 확장

참고 항목

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