用Matlab编程，对一幅256的灰度图像加椒盐噪声,然后做八邻域平均滤波

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figure

I1=imread('cameraman.jpg')

subplot(221)

imshow(I1)title('原图像')

I2=imnoise(I1,'salt & pepper')

subplot(222)

imshow(I2)title('加胡椒盐噪声')

M=fspecial('average',3*3)

I3=imfilter(I2,M)

subplot(223)

imshow(I3)title('工具箱均值滤波')

[m,n]=size(I1)

J=double(I2)

for i=2:m-2

    for j=2:n-2

        s = J(i-1,j-1)+J(i-1,j)+J(i-1,j+1)+ J(i,j-1)+J(i,j)+J(i,j+1)+J(i+1,j-1)+J(i+1,j)+J(i+1,j+1)

        I4(i,j)=s/9

    end

end

subplot(224)

imshow(uint8(I4))title('自编均值滤波')

给图像添加噪声的⽅法（补充ing）1.随机修改⼀部分像素点的灰度值为指定值

def noise(img,proportion=0.05):

'''

随机的修改⼀定数量像素点的灰度值

:param img:

:param proportion: 噪声点占全部像素点的⽐例

:return:

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'''

height,width =img.shape[:2]

num = int(height*width*proportion)#多少个像素点添加噪声

for k in range(0, num):

# get the random point

xi = int(np.random.uniform(0, img.shape[1]))

xj = int(np.random.uniform(0, img.shape[0]))

Matlab中为图片加噪声的语句是：

(1)J = imnoise(I,type)

(2)J = imnoise(I,type,parameters)

其中I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵

一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数,而(1)中使用缺省参数

至于type可有五种,分别为'gaussian'(高斯白噪声),'localvar'(与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),'poisson'(泊松噪声),'salt &pepper'(椒盐噪声)和'speckle'(斑点噪声)具体(2)中参数值的设定可根据个人需要其余情况以及若还有不懂请参考Matlab帮助文件。

在此使用'salt &pepper'(椒盐噪声)，并将其参数设置为0.6。其例子如下：

L = imread(‘image_ori.jpg’)

J = imnoise(L, ‘salt &pepper’, 0.6)

imshow(J)//立即d出窗口，显示加了噪声后的图片

imwrite(J, ‘image_noise.jpg’, ‘jpg’, ‘Quality’, 100)//按100%的质量存储加了噪声的图片，Quality的默认值为75.

以上程序就表示把原图像加入椒盐噪声，但注意要把图像和以上程序的M文件放在同一个子目录下。

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