Bruit dans une image

Le bruit est une altération de l’image. Il peut être causé par les processus d’acquisition, de transmission ou de stockage.
Pour tester l’efficacité de certains algorithmes, il est parfois utile d’ajouter un bruit à l’image.
Il existe plusieurs types de bruit.
Ci-dessous, des exemples de bruits impulsionnel, Gaussien et sinusoïdal:

% Read the test Image
mygrayimg = imread('cameraman.tif');
subplot(2,3,1); 
imshow(mygrayimg); 
title('Original Image');

% Add Salt and pepper noise with noise density 0.001
salt = imnoise(mygrayimg,'salt & pepper',0.001);
subplot(2,3,2);
imshow(salt);
title('Salt & Pepper Image (bruit impulsionnel faible)');

% Add Salt and pepper noise with noise density 0.03
salt = imnoise(mygrayimg,'salt & pepper',0.03);
subplot(2,3,3);
imshow(salt);
title('Salt & Pepper Image (bruit impulsionnel fort)');


% Add Gaussian noise with mean 0 and variance 0.003 
gau = imnoise(mygrayimg, 'gaussian', 0, 0.003);
subplot(2,3,4);
imshow(gau);
title('Gaussian Image- mean 0 and variance 0.003');

% Add Gaussian noise with mean 0 and variance 0.02 
gau = imnoise(mygrayimg, 'gaussian', 0, 0.02);
subplot(2,3,5);
imshow(gau);
title('Gaussian Image- mean 0 and variance 0.02');

% Original Image plus sinusoidal noise    
subplot(2,3,6);
[x y] = meshgrid(1:256,1:256);
mysinusoidalnoise = 15 * sin(2*pi/14*x+2*pi/14*y);
mynoiseimg1 = double(mygrayimg) + mysinusoidalnoise;
imshow(mynoiseimg1,[]);
title('Generated Sinusoidal noise');