2. Các hàm tạo nhiễu cho ảnh.
a) Nhiễu Salt and Pepper:
- Còn gọi là nhiễu xung, nhiễu nhị phân.
- Nếu b > a, mức xám b sẽ xuất hiện tương ứng là điểm sáng trên ảnh còn mức xám a sẽ tương ứng với điểm đen xuất hiện trên ảnh.
- Để cộng nhiễu “Salt and pepper” vào một ảnh ta dùng câu lệnh sau :
số để thay đổi lượng nhiễu được cộng vào này.
b.Nhiễu Gaussian:
- Là một dạng lý tưởng của nhiễu trắng, được gây ra bởi những dao động ngẫu nhiên của tín hiệu. Nhiễu Gaussian là nhiễu trắng có phân bố chuẩn.
- Nếu ta có ảnh I, nhiễu Gaussian là N ta sẽ có ảnh nhiễu = I +N. Để tạo ra ảnh với nhiễu Gaussian ta dùng câu lệnh sau :
c.Nhiễu Speckle:
- Có thể được mô hình bằng cách nhân các giá trị ngẫu nhiên với giá trị của các pixel. Nhiễu Speckle là vấn đề quan tâm chủ yếu trong các ứng dụng radar.
- Trong Matlab ảnh với nhiễu Speckle được tính toán : I*(1 + N)
- Nếu tín hiệu hình ảnh là tín hiệu tuần hoàn, chúng ta có thể có ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiễu tuần hoàn.
- Hàm imnoise không có tùy chọn để tạo ra nhiễu tuần hoàn. Ta có thể tạo ra một dạng đơn giản của nhiễu tuần hoàn bằng cách cộng vào ảnh một ma trận tuần hoàn.
a) Nhiễu Salt and Pepper:
- Còn gọi là nhiễu xung, nhiễu nhị phân.
- Nếu b > a, mức xám b sẽ xuất hiện tương ứng là điểm sáng trên ảnh còn mức xám a sẽ tương ứng với điểm đen xuất hiện trên ảnh.
- Để cộng nhiễu “Salt and pepper” vào một ảnh ta dùng câu lệnh sau :
t = imnoise(image,’salt & pepper’)
- Số lượng nhiễu được cộng vào mặc định là 10%. Ta có thể cung cấp thêm các thôngsố để thay đổi lượng nhiễu được cộng vào này.
b.Nhiễu Gaussian:
- Là một dạng lý tưởng của nhiễu trắng, được gây ra bởi những dao động ngẫu nhiên của tín hiệu. Nhiễu Gaussian là nhiễu trắng có phân bố chuẩn.
- Nếu ta có ảnh I, nhiễu Gaussian là N ta sẽ có ảnh nhiễu = I +N. Để tạo ra ảnh với nhiễu Gaussian ta dùng câu lệnh sau :
t = imnoise(image,’gaussian’)
- Giá trị mặc định của kỳ vọng và phương sai của nhiễu là 0 và 0.01.c.Nhiễu Speckle:
- Có thể được mô hình bằng cách nhân các giá trị ngẫu nhiên với giá trị của các pixel. Nhiễu Speckle là vấn đề quan tâm chủ yếu trong các ứng dụng radar.
- Trong Matlab ảnh với nhiễu Speckle được tính toán : I*(1 + N)
t = imnoise(t,’speckle’)
- Nhiễu N có phân phối chuẩn với giá trị trung bình =0. Có thể cung cấp thêm thông số để xác định giá trị kỳ vọng của N, giá trị mặc định của nó là 0.04.- Nếu tín hiệu hình ảnh là tín hiệu tuần hoàn, chúng ta có thể có ảnh bị ảnh hưởng bởi nhiễu tuần hoàn.
- Hàm imnoise không có tùy chọn để tạo ra nhiễu tuần hoàn. Ta có thể tạo ra một dạng đơn giản của nhiễu tuần hoàn bằng cách cộng vào ảnh một ma trận tuần hoàn.
nguồn: internet