作者：离散木木夕
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图像处理基本操作和添加噪音（Matlab）
图像处理基本操作：
读取图像：
>>imread(' filename ')
显示图像：
>>imshow( f )
示例：
同时显示另一幅图：
>>figure,imshow( g )
保存图像：
>>imwrite( f, 'filename')
添加噪音：
采用函数imnoise来使用噪声污染一幅图像。该函数的基本语法为
g=imnoise( f , type , parameters )
其中，f是输入图像，type是噪声的类型，parameters是参数设置大小
g=imnoise( f , 'gaussian' , m , var )将均值为m、方差为var的高斯噪声加到图像f上。默认值为均值是0、方差是0.01的噪声。
示例：
g=imnoise( f , 'localvar' , V )将均值为0、局部方差为V的高斯噪声加到图像f上。其中V是与f大小相同的一个数组，它包含了每个点的理想方差值。【这个函数和下面这个函数我暂时没实现，需要找下问题，请大牛指点】
g=imnoise( f , 'localvar' , image_intensity , var )将均值为0的高斯噪声添加到图像f上，其中噪声的局部方差var是图像f的亮度值的函数。参量image_intensity和var是大小相同的向量，plot（image_intensity , var）绘制出噪声方差和图像亮度的函数关系。向量image_intensity必须包含范围在【0,1】内的归一化亮度值。
示例：
g=imnoise( f , 'salt & pepper' , d )用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包含噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素收到了影响。默认噪声密度为0.05。
示例：
用方程g=f+n*f将乘性噪声添加到图像f上，其中n是均值为0、方差为var的均匀分布的随机噪声。var的默认值为0.04。
示例：
g=imnoise( f , 'poisson' )从数据中生成泊松噪声。
示例：
