1.高斯噪声

(1)通过均值和方差来产生

J=imnoise(I, 'gaussian', 0, 0.01);%高斯噪声，均值为0，方差为0.01

(2)通过位置信息来产生

I=im2double(I);
V=zeros(size(I));  %建立矩阵V
for i=1:size(V, 1)
    V(i,:)=0.02*i/size(V,1);
end
J=imnoise(I, 'localvar', V); %添加高斯噪声

(3)根据亮度值来产生

I=im2double(I);
h=0:0.1:1;
v=0.01:-0.001:0;
J=imnoise(I, 'localvar', h, v);%添加噪声

2.椒盐噪声

(1)给图像添加椒盐噪声

J=imnoise(I, 'salt & pepper', 0.01);%添加椒盐噪声

(2)给图像添加椒噪声和盐噪声

I=im2double(I);
R=rand(size(I));
J=I;
J(R<=0.02)=0;%添加椒噪声
K=I;
K(R<=0.03)=1;%添加盐噪声

3.泊松噪声

J=imnoise(I, 'poisson');%添加泊松噪声

4.乘性噪声

K=imnoise(I, 'speckle', 0.2);%添加乘性噪声

5.均匀噪声

[m,n]=size(I); %m,n为图片尺寸
a=50;
b=180;
I=a+(b-a)*rand(m,n); %均匀分布噪声

6.指数噪声

[m,n]=size(I); %m,n为图片尺寸
a=0.04;
k=-1/a;
I=k*log(1-rand(m, n)); %指数分布噪声

最后：

如果你想要进一步了解更多的相关知识，可以关注下面公众号联系~会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner，gui设计、simulink仿真......希望能帮到你！