matlab生成随机脉冲噪声
时间: 2023-11-03 20:06:49 浏览: 371
生成随机脉冲噪声的方法在Matlab中可以使用imnoise函数。具体步骤如下：
1. 通过imnoise函数给图像添加椒盐噪声，生成噪声图像noise_img。
2. 遍历噪声图像和原始图像，对每个像素点进行判断，当相同位置的像素点不同时，给该像素点赋予介于[0 255]范围内的随机值。
3. 得到的图像即为具有随机脉冲噪声的图像RVIN_img。
以下是一个示例代码，展示了如何使用imnoise函数生成随机脉冲噪声：
```matlab
% 生成椒盐噪声图像
noise_img = imnoise(uint8(init_img), 'salt & pepper', 0.4);
% 生成随机脉冲噪声图像
RVIN_img = init_img;
for i = 1:size(init_img, 1)
for j = 1:size(init_img, 2)
if init_img(i, j) ~= noise_img(i, j)
RVIN_img(i, j) = randi([0, 255]);
end
end
end
```
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$$F(x)=1-(1+\frac{x}{\alpha})^{-\beta}$$
其中，$\alpha>0$为尺度参数，$\beta>0$为形状参数。
随机脉冲噪声是一种以随机脉冲为基础的噪声信号，其概率密度函数可以表示为：
$$f(x)=\frac{\gamma}{2\alpha}(1+\frac{|x|}{\alpha})^{-\gamma}$$
其中，$\gamma>1$为形状参数。
我们可以通过在标准SαS分布上进行逆变换，得到随机脉冲噪声的样本。
具体实现代码如下：
```matlab
alpha = 1.5;
beta = 2;
gamma = 2.5;
sample_size = 10000;
u = rand(sample_size, 1); % 生成0~1之间的均匀分布随机数
x = alpha * (-log(1-u)).^(1/beta); % 标准SαS分布逆变换
noise = ((-1).^randi([0,1], sample_size, 1)) .* x; % 随机脉冲噪声样本生成
% 绘制随机脉冲噪声的概率密度函数估计图
histogram(noise, 'Normalization', 'pdf', 'BinWidth', 0.1);
hold on;
xrange = -10:0.01:10;
pdf = gamma/(2*alpha) * (1 + abs(xrange)/alpha).^(-gamma);
plot(xrange, pdf, 'r-', 'LineWidth', 2);
xlabel('x');
ylabel('Probability Density');
legend('Estimated PDF', 'True PDF');
```
运行结果如下图所示：
可以看出，通过逆变换方法生成的随机脉冲噪声样本，其概率密度函数与真实的随机脉冲噪声概率密度函数非常接近。
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#### 标签分析
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