若n個相互獨立的隨機變量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服從標準正態分布（也稱獨立同分布于標準正態分布），則這n個服從標準正態分布的隨機變量的平方和 ? 構成一新的隨機變量，其 卡方分布 分布規律稱為 ? 分布（chi-square distribution），其中參數n稱為自由度，正如正態分布中均值或方差不同就是另一個正態分布一樣，自由度不同就是另一個 ? 分布。記為 ? 或者 ? .

概率密度函數

其中， ? 是伽瑪函數。

期望和方差

? 分布的均值為自由度 n，記為 E( ? ) = n。 ? 分布的方差為2倍的自由度(2n)，記為 D( ? ) = 2n。 clc,clear,close all warning off feature jit off im = imread('coloredChips.png'); Z1 = imnoise_X2(size(im,1),size(im,2),3); Z1 = uint8(Z1); % 類型轉換 figure('color',[1,1,1]), im(:,:,1) = im(:,:,1) + Z1; % R im(:,:,2) = im(:,:,2) + Z1; % G im(:,:,3) = im(:,:,3) + Z1; % B subplot(121); imshow(im);title('加卡方噪聲圖像') subplot(122); imhist(Z1); title('加卡方噪聲圖像直方圖')
function R = imnoise_X2(M, N, a) % input: % 卡方X2，噪聲的類型； % M,N：輸出噪聲圖像矩陣的大小 % a,b：各種噪聲的分布參數 % output: % R: 輸出的噪聲圖像矩陣，數據類型為double型 % 設定默認值 if nargin < 1a = 1; end% 產生卡方分布噪聲R=zeros(M,N);for i=1:aR = R + 5*randn(M, N).^2;end end

總結

以上是生活随笔為你收集整理的卡方噪声图像的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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