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实验2.1高斯噪声添加#include<stdlib.h>#include<stdio.h>#include<math.h>#include"cv.h"#include"highgui.h"#defineU20〃高斯分布的均值#defineD30〃高斯分布的均方差intGaus_S(){//产生高斯样本，以U为均值，D为均方差doublesum=0;for(inti=0;i<12;i++)sum+=rand()/32767.00;〃计算机中rand()函数为一32767〜+32767(2A15-1)〃故sum+为0〜1之间的均匀随机变量returnint(U+D*(sum-6));〃产生均值为U,标准差为D的高斯分布的样本，并返回}intmain(){IplImage*img,*imge,*imgA,*imgg,*imggg;inti,j,sum,k;intheight,width,step,channel;uchar*data,*daat,*dd,*junzhi,*zhongzhi;CvSizeczSize;imgA=cvLoadImage("D:\\123.jpg",0);〃灰度图height=imgA->height; 〃图像信息width=imgA->width;step=imgA->widthStep;channel=imgA->nChannels; 〃图像信息nChannels是图像通道，黑白1通道，彩色3通道data=(uchar*)imgA->imageData;〃像素img=cvCreateImage(cvSize(imgA->width,imgA->height),imgA->depth,imgA->nChannels);dd=(uchar*)img->imageData;imgg=cvCreateImage(cvSize(imgA->width,imgA->height),imgA->depth,imgA->nChannels);junzhi=(uchar*)imgg->imageData;imggg=cvCreateImage(cvSize(imgA->width,imgA->height),imgA->depth,imgA->nChannels);zhongzhi=(uchar*)imggg->imageData;
srand((unsigned)time(NULL));〃种下随机种子〃产生高斯噪声for(i=0;i<height;i++){for(j=0;j<width;j++){for(intk=0;k<=channel-l;k++){dd[i*st
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