我有 MATLAB 代码，它为图像添加了一些噪声。现在，我想显示噪声的直方图。我可以对原始图像和噪声图像执行直方图，然后我可以找到它们之间的差异，但我不确定这是否正确。
这是我的代码：
O=im2double(rgb2gray(imread('image2.jpg')));
G=imnoise(O,'salt & pepper',0.1);
%imshow([O G]);
%imhist(O);
imhist(G);
如何只显示我添加到图像中的噪点？
【问题讨论】：
标签： image matlab image-processing noise
这是可能的，但它需要一些技巧来做到这一点。同样因为这是脉冲噪声，所以这是一个更简单的问题。您要做的是首先种子随机生成器，然后用噪声破坏您的图像。之后，重新植入随机生成器，并用相同类型的噪声破坏 灰色 图像。您使用灰色图像是因为脉冲或椒盐噪声会用黑白像素破坏您的图像，因此任何不是灰色的都是噪声。然后您将找到该图像的直方图，然后将灰度值频率设置为 0。剩下的就是您想要的噪声。
通过播种随机生成器并且由于噪声生成是随机的，您可以保证在播种后输出相同的噪声序列。
我们以摄影师形象为例：
O = im2double(imread('cameraman.tif'));
看起来像：
imshow(O);
现在，让我们播种随机生成器，破坏图像，重新播种随机生成器并破坏灰度图像：
rng(123); % Seed random generator
G = imnoise(O, 'salt & pepper', 0.1); % Corrupt image
rng(123); % Reseed random generator
H = imnoise(0.5*size(O), 'salt & pepper', 0.1); % Corrupt gray image
让我们看看损坏的图像和灰色图像上的噪点是什么样的：
figure;
imshow(G);
figure;
imshow(H);
如果您将它们并排比较，您会发现两张图像之间的噪声曲线完全相同。现在，做一个灰度噪声图像的直方图，然后删除 128、0.5 或灰度的 bin：
h = imhist(H);
h(129) = 0;
bar(h);
我们现在得到：
【讨论】：