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imnoise2
- 这是一个噪声函数，他能够对图像进行加噪处理。-This is a noise function, he can increase the noise image processing.
imnoise2
- 用于添加图象噪声的一个集合,收集了很多个,比如高斯,椒盐等
imnoise2
- 用于添加图象噪声的一个集合,收集了很多个,比如高斯,椒盐等-Add image noise for a collection, collect a lot of months, such as Gaussian, salt and pepper, etc.
imnoise2
- 产生均匀、高斯、椒盐、对数正态、瑞利、指数、厄兰随机噪声-Have a uniform, Gaussian, salt and pepper, Lognormal, Rayleigh, exponential, beijerland random noise
imnoise2
- imnoise2 generate random noise to add image in image processing
imnoise2
- IMNOISE2 Generates an array of random numbers with specified PDF.
imnoise2
- imnoise2函数产生一个大小为m*n的噪声数组R 产生噪声模式本身 -Imnoise2 function generates a size for m* n noise array R
imnoise2
- 图像处理中给图像加上噪声的函数，基于matlab-add noise to image,using matlab
imnoise2
- R=IMNOISE2(TYPE,M,N,A,B)生成大小M*N的数组R，生成的形式由TYPE确定，A,B是TYPE的参数 如果只有TYPE，则按照默认方式输出一个随机数-Formulate an arry sizeing of M*N, typed by TYPE for image noise.
imnoise2
- 产生一个MXN的噪声数组，产生噪声模式本身。-generate a MXN noise array
imnoise2
- 产生一个大小为M*N的噪声数组R，用户可直接指定需要的噪声参数-Produce a size for M* N noise array R, the user can directly designated need noise parameters
imnoise2
- imnoise2 预加噪声 matlab code-imnoise2 pre-plus noise
imnoise2
- 能够生成一个具有确定概率密度分布函数的数组-Able to generate an array of determining the probability density distribution function
imnoise2(3)
- imnoide2函数，用于确定噪声的代码，有效的确定噪声参数-imnoide2 function, is used to determine the noise code to determine the noise parameters
imnoise2
- 产生噪声函数矩阵，噪声的大小可以根据参数改变。最后可以给图像加噪声-Noise function
imnoise2
- matlab中自定义函数imnoise2可指定所希望的噪声参数值-The custom function imnoise2 in matlab specifies the desired noise parameter value
Adding_Noise_and_Image_Restoration
- Matlab imnoise2 代码包，加入到自定义函数库就可使用(Matlab imnoise2 ,which is a demo package .you can use if after you add it to your user-defined function library.)
imnoise2
- matlab中imnoise2.m文件函数源代码(Matlab imnoise2.m file function source code)
imnoise2
- matlab2015a.数字图像处理MATLAB 冈萨雷斯实例函数(IMNOISE2 Generates an array of random numbers with specified PDF)
imnoise2
- 使用规定分布生成空间随机噪声，可以选择噪声类型和参数。(Using the prescribed distribution to generate spatial random noise, we can choose noise types and parameters.)