SNR=PsignalPnoise=10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2=20⋅log10∥f(x,y)∥∥f^(x,y)−f(x,y)∥=20⋅log10∥f(x,y)∥∥noise∥

根据信噪比(SNR)的值,是可以推知 noise 的:

∥noise∥=∥f(x,y)∥10SNR/20
  • 这里的 f(x,y)−f^(x,y) 其实就可以视为噪声;

    • 注意区别,噪声和含噪信号;
    • noisy = original + noise;
fucntion [noisy, noise] = addnoise(signal, noise, snr)
% signal:表示无噪图像,noise:噪声,snr,指定的 SNR 值; % 定义信噪比计算函数
SNR = @(signal, noisy) 20*log10(norm(signal)/norm(signal-noisy)); S = length(signal); N = length(noise);
assert(N >= S); R = randi(1+N-S);
noise = noise(R:R+S-1); noise = noise / norm(noise) * norm(signal) * 10^(0.05*snr);
% 上文给出的计算公式;
noisy = noise + signal; assert(abs(SNR(signal, noisy)) < 1e10*eps);

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