分别为图像添加椒盐、高斯噪声，并将原始图像、原始图像频谱图、添加噪声后的图像，以及噪声图像的频谱图同时显示出来。

1、高斯噪声与椒盐噪声的基本特点

2、调用matlab自带函数imnoise实现加噪功能

        首先读入原始图片并进行显示，之后与要求一中的内容相同，显示其频谱图。

image=imread('C:\Users\dell\Desktop\The_image_processing\image.jpg');
figure;
subplot(2,3,1);imshow(image);title('原始图像');
image_gray=rgb2gray(image);                     
image_fft=fft2(image_gray); 
image_fft_shift=fftshift(image_fft);                     
image_AM=log(abs(image_fft_shift)+1);     
subplot(2,3,4);imshow(image_AM,[]);title('原始图像频谱图');

        然后设置参数d、m、var，利用matlab自带函数imnoise实现加噪功能。g=imnoise(f,‘gaussian’,m,var)将均值m,方差为var的高斯噪声加到图像f上，默认值是均值m为0，方差var为0.01的噪声。

        g=imnoise(f,‘salt & pepper’,d)用椒盐噪声污染图像f，其中d是噪声密度（即包括噪声值的图像区域的百分比）。因此，大约有d*numel（f）个像素受到影响。默认的噪声密度为0.05。

d=0.05;
m=0;
var=0.01;
im_noise_salt = imnoise(image,'salt & pepper',d);    % 加入椒盐噪声
im_noise_gaussian = imnoise(image,'gaussian',m,var); % 加入高斯噪声

         之后显示加噪后的图片及其频谱图的操作与上面类似，测试结果如图所示。

% 显示加入噪声后的图像
subplot(2,3,2),imshow(im_noise_salt);title('加入椒盐噪声后的图像');
subplot(2,3,3),imshow(im_noise_gaussian);title('加入高斯噪声后的图像')
%显示加入椒盐噪声后的图像频谱图
im_noise_salt_gray=rgb2gray(im_noise_salt);                     
im_noise_salt_fft=fft2(im_noise_salt_gray);                    
im_noise_salt_shift=fftshift(im_noise_salt_fft);                     
im_noise_salt_AM=log(abs(im_noise_salt_shift)+1); 
subplot(2,3,5);imshow(im_noise_salt_AM,[]);title('加入椒盐噪声后的图像频谱图');
%显示加入高斯噪声后的图像频谱图
im_noise_gaussian_gray=rgb2gray(im_noise_gaussian);                   
im_noise_gaussian_fft=fft2(im_noise_gaussian_gray);                   
im_noise_gaussian_shift=fftshift(im_noise_salt_fft);                 
im_noise_gaussian_AM=log(abs(im_noise_gaussian_shift)+1);   
subplot(2,3,6);imshow(im_noise_gaussian_AM,[]);title('加入高斯噪声后的图像频谱图');

 很高兴您能看到这里，文中提到的一些函数如果有不懂可以留言也可以在matlab支持(支持 - MATLAB & Simulink (mathworks.cn))里去查询。希望本文对您学习有所帮助！