OpenCV：在图像中添加高斯噪声、胡椒噪声

在图像中添加高斯噪声

高斯噪声的特性

添加高斯噪声的实现

给图像添加胡椒噪声

实现胡椒噪声的步骤

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在图像中添加高斯噪声

高斯噪声是一种常见的噪声类型，其特性是噪声值服从正态分布（Gaussian distribution）。在图像处理中，添加高斯噪声可以用于测试算法的抗噪性能或生成合成数据。

高斯噪声的特性

高斯噪声的数学公式如下：

$f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\Pi \sigma^{2}}} e ^ -\frac{(x - \mu ) ^ 2}{ 2 \sigma ^2}$

其中：μ 为均值，决定噪声的中心值，σ 为标准差，决定噪声的强度。

在图像中，添加高斯噪声通常需要在每个像素值上叠加服从高斯分布的随机值。

添加高斯噪声的实现

以下是使用 Python 和 OpenCV 给图像添加高斯噪声的步骤。

示例代码

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("D:\\resource\\huaji.jpg")
image = cv2.resize(image, (400, 400))  # 调整大小方便显示

# 将图像转换为浮点型
image_float = image.astype(np.float32) / 255.0

# 定义高斯噪声参数
mean = 0          # 噪声的均值
stddev = 0.1      # 噪声的标准差

# 生成高斯噪声
gaussian_noise = np.random.normal(mean, stddev, image_float.shape)

# 将噪声添加到图像
noisy_image = image_float + gaussian_noise

# 将结果裁剪到 [0, 1] 范围
noisy_image = np.clip(noisy_image, 0, 1)

# 转换回 0-255 范围并转换为 uint8 类型
noisy_image = (noisy_image * 255).astype(np.uint8)

# 显示结果
cv2.imshow("image", image)
cv2.imshow("noisy", noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

参数说明

mean: 高斯噪声的均值，通常设为 0。
stddev: 高斯噪声的标准差，值越大，噪声越明显。
np.random.normal: 用于生成服从正态分布的随机噪声。
np.clip: 确保像素值仍然在 [0, 1] 或 [0, 255] 的合法范围内。

运行效果

给图像添加胡椒噪声

胡椒噪声是一种常见的二值噪声类型，与盐噪声搭配使用通常称为椒盐噪声。它会在图像中随机生成黑点，模拟传感器故障或数据传输中的错误。

胡椒噪声的特性

胡椒噪声：像素值变为黑色（0）。
与盐噪声（白色点，像素值为 255）不同，胡椒噪声专注于图像中的随机黑点。

实现胡椒噪声的步骤

以下是添加胡椒噪声的 Python 代码，基于 OpenCV 和 NumPy 实现。

示例代码

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("D:\\resource\\huaji.jpg")
image = cv2.resize(image, (400, 400))  # 调整大小方便显示

# 定义胡椒噪声的比例
pepper_prob = 0.02  # 噪声比例（例如 2%）

# 创建随机矩阵
random_matrix = np.random.rand(*image.shape)

# 在随机矩阵中将小于噪声比例的点设置为 0（胡椒噪声）
pepper_noise = image.copy()
pepper_noise[random_matrix < pepper_prob] = 0

# 显示结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("Noise", pepper_noise)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

参数说明