在数字图像处理中，添加高斯白噪声是一种常见的数据增强手段。它能模拟现实世界中的信号干扰，帮助提升算法鲁棒性。那么，在Matlab里如何优雅地为图片添“噪”呢？快来get这些超有趣的方法吧！👇
首先，最基础也是最直接的方式就是利用`randn`函数。只需简单几行代码，就能轻松生成均值为0、方差可控的高斯分布随机数，直接叠加到原图上：`noisy_image = img + sigma randn(size(img));` 🎯
其次，如果想要更灵活控制噪声强度，不妨试试`imnoise`函数。比如，通过设置参数`'gaussian'`，可以快速实现高斯噪声添加，同时还能指定噪声比例哦！✨
最后，别忘了尝试自定义滤波器组合，让噪声更加多样化。无论是高通滤波还是随机化处理，都能带来意想不到的效果！🚀
掌握了这些技巧，你的Matlab图像实验将更加丰富多彩！快去试试吧～💬