经典的图像干扰生成算法有以下几种：

  1. 高斯噪声：高斯噪声是一种常见的随机干扰方法，它利用随机数生成服从高斯分布的噪声信号，并将其加入到原始图像中。高斯噪声具有平均值为0和标准差控制幅度的特点，可以用于模拟图像的自然噪声。

  2. 椒盐噪声：椒盐噪声是一种随机干扰方法，它以一定的概率随机将图像中的某些像素点变为黑或白，模拟图像中的噪点。椒盐噪声可以用于模拟电子设备或传输中的随机干扰。

  3. 模糊：模糊是一种常见的图像处理技术，它可以通过对图像进行均值滤波或高斯滤波等操作来减小图像的细节和锐度，从而产生干扰效果。模糊可以用于模拟图像在传输或存储过程中的模糊或失真情况。

  4. 噪点扩散：噪点扩散是一种基于误差扩散算法的图像干扰方法，它通过在图像中引入特定的扩散算法，将噪声信息传播到邻近像素，从而在整个图像中产生干扰效果。噪点扩散可以用于模拟数字图像的压缩或传输过程中的失真。

  5. 水印嵌入：水印嵌入是一种将特定的图像或文本信息嵌入到原始图像中的干扰方法。水印可以通过调整嵌入强度和选择合适的嵌入位置来实现不同的干扰程度。水印嵌入可以用于模拟图像中的隐写术或加密技术。

  这些经典的图像干扰生成算法可以通过软件工具或编程语言实现，用于测试图像处理算法的鲁棒性和性能，或者用于模拟真实场景中的图像干扰情况。