噪声高斯噪声澄清

Question

让我们考虑一个3x3像素的图像，现在的值如下所示，如果我应用imnoise函数(MATLAB图像处理工具箱)，高斯噪声均值为0，标准差为0，我得到的结果都是1

具有双旋进数据类型的原始矩阵

16    32     64                      
96    128    192                    
224   100    50  

应用具有0均值和0标准差的高斯噪声后的最终矩阵

1 1 1
1 1 1
1 1 1

据我所知，标准差为0的0均值与添加到原始图像上的噪声的0%是一样的。我想知道MATLAB中的imnoise函数是如何工作的。

Answer 1

对于高斯图像，imnoise假设图像是范围为0，1的双精度图像。

看看代码中输入图像是如何处理的。如果您在命令行中输入edit imnoise.m，您应该能够看到这一点-它发生在imnoise内的ParseInputs函数下(在我的版本中，第188行更高)。

如果输入图像不是使用im2double (自动缩放)转换为double的double→，则存储输入类(以便可以在末尾转换回输出)。

如果输入图像是不转换的double→，只需使用a = max(min(a,1),0)裁剪到0 1即可。因此，当所有值都大于1时，您的示例将被简单地裁剪为1矩阵。

这(使用您的示例数据)将执行您预期的操作：

I2 = imnoise(uint8(I),'gaussian',0,0);

更一般地说，这不是图像处理工具箱中唯一一个在doubles没有0，1范围时返回意外结果的函数。如果要以双倍格式工作，im2double会自动从其他数据类型重新调整比例，也可以手动重新调整比例。