imnoise
イメージにノイズを付加
構文
説明
はゼロ平均のホワイト ガウス ノイズを付加します。ノイズの局所分散 J = imnoise(I,"localvar",intensity_map,var_local)var_local は、I 内のイメージ強度値の関数です。イメージ強度値からノイズ分散へのマッピングを、ベクトル intensity_map で指定します。
は、分散が J = imnoise(I,"speckle",var_speckle)var_speckle の乗法性ノイズを付加します。
例
入力引数
出力引数
アルゴリズム
"gaussian"、"localvar"、"speckle"のノイズ タイプに対する平均と分散パラメーターは、常に、イメージが [0, 1] の範囲のdoubleクラスであるものとして指定します。入力イメージが異なるクラスの場合に、関数imnoiseは、イメージをdoubleになるよう変換し、指定されたタイプとパラメーターによってノイズを追加します。さらに、ピクセル値を [0, 1] の範囲にクリッピングし、ノイズを付加されたイメージを入力と同じクラスに再変換します。ポアソン分布は、入力イメージ
Iのデータ型によって次のように異なります。Iが倍精度の場合、入力ピクセル値は1e12でスケーリングされたポアソン分布の平均として解釈されます。たとえば、入力ピクセルが5.5e-12の値を持つ場合、対応する出力ピクセルは 5.5 の平均を持つポアソン分布から生成され、1e12でスケール ダウンします。Iが単精度の場合、倍率は1e6を使用します。Iがuint8またはuint16の場合、入力のピクセル値は、スケーリングなしで直接使用されます。たとえば、uint8の入力のピクセルが 10 の値をもつ場合、対応する出力ピクセルは、平均 10 のポアソン分布から生成されます。
"salt & pepper"ノイズを密度dでイメージに追加するために、imnoiseは、最初に開区間 (0, 1) の標準一様分布からランダムな確率値を各ピクセルに割り当てます。確率値が (0,
d/2) の範囲のピクセルの場合、ピクセル値は0に設定されます。0に設定されるピクセルの数は、約d*numel(I)/2個です。確率値が [
d/2,d) の範囲のピクセルの場合、ピクセル値はイメージ データ型の最大値に設定されます。最大値に設定されるピクセルの数は、約d*numel(I)/2個です。確率値が [
d, 1) の範囲のピクセルの場合、ピクセル値は変更されません。

