文章目录

• 前言
• 一、高斯噪声和椒盐噪声是什么？
• 二、编写程序
• • 1.分析两者的特点
  • 2.调用两个函数，实现添加噪声
• 总结

前言

记录一下手写椒盐噪声和高斯噪声的python程序。
效果图如下：

一、高斯噪声和椒盐噪声是什么？

椒盐噪声和高斯噪声都是数字图像处理中常见的噪声类型。
1.椒盐噪声是随机的黑色和白色像素点混杂在图像中，使得图像中的一些像素点变得十分明显且不规则。椒盐噪声可能由于传感器损坏、传输错误、压缩算法等原因而产生。
2.高斯噪声则是由于图像传感器发生随机噪声而导致的，具有随机性且遵循高斯分布。它会使得图像的亮度和颜色发生微弱的随机变化，以及出现模糊和失真的情况。这两种噪声都会影响图像的质量和准确性，需要在数字图像处理中进行去噪处理。

二、编写程序

1.分析两者的特点

1.椒盐噪声是图像中出现明，暗的噪声，也就是1，0的像素值（在0-1的范围内）
那么思路就是：在一个与原图像大小一致的空矩阵里，填充一部分0，1并将这些覆盖在原图像上。
代码如下（示例）：

def salt_and_pepper_noise(image, prob):
    """
        噪声函数
       :param image: 原图像，是灰度图
       :param prob: 控制椒盐噪声的数量，这里是0-1的一个概率值
       :return: 处理后的图像
    """
    h , w = image.shape[:2]
    noise = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
    #将noise随机填充0-255的值
    cv2.randu(noise, 0, 255)
    #将image传给image_copy
    image_copy = image.copy()
    #prob*255就是我们选的那个阈值
    image_copy[np.where(noise < prob*255)] = 0
    image_copy[np.where(noise > (1-prob)*255)] = 255
    return image_copy

2.高斯噪声的最明显的特点就是服从高斯分布，这部分原理不再赘述。

def gaussian_noise(image, mean=0, var=0.1):
    """
    给输入的图像添加高斯噪声
    :param image: 输入图像，0-255的灰度图
    :param mean: 高斯噪声的均值，默认为0
    :param var: 高斯噪声的标准差，默认为0.1
    :return: 添加高斯噪声后的图像
    """
    #先把图像转化为0-1，并将类型转化为float32，这样有利于保存数据，
    image = np.asarray(image / 255, dtype=np.float32)
    #为了后面加方便，noise也要转化为float32
    noise = np.random.normal(mean, var,image.shape).astype(np.float32)
    noisy_image = image + noise
    #将noise_image限制在0-255，因为+运算可能有部分会超过255，再转化为整型
    noisy_image = np.clip(noisy_image*255, 0, 255).astype(np.uint8)
    return noisy_image

2.调用两个函数，实现添加噪声

import numpy as np
import cv2
#椒盐噪声
def salt_and_pepper_noise(image, prob):
    """
        噪声函数
       :param image: 原图像，是灰度图
       :param prob: 控制椒盐噪声的数量，这里是0-1的一个概率值
       :return: 处理后的图像
    """
    h , w = image.shape[:2]
    noise = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
    #将noise随机填充0-255的值
    cv2.randu(noise, 0, 255)
    #将image传给image_copy
    image_copy = image.copy()
    image_copy[np.where(noise < prob*255)] = 0
    image_copy[np.where(noise > (1-prob)*255)] = 255
    return image_copy
#高斯噪声
def gaussian_noise(image, mean=0, var=0.1):
    """
    给输入的图像添加高斯噪声
    :param image: 输入图像
    :param mean: 高斯噪声的均值，默认为0
    :param var: 高斯噪声的标准差，默认为0.1
    :return: 添加高斯噪声后的图像
    """
    image = np.asarray(image / 255, dtype=np.float32)
    noise = np.random.normal(mean, var,image.shape).astype(np.float32)
    noisy_image = image + noise
    noisy_image = np.clip(noisy_image*255, 0, 255).astype(np.uint8)
    return noisy_image

总结

这就是本文的全部内容了，看似简单的两个函数，其实动手写还是会出现很多问题的，基本功还是不扎实，希望大家也要专注于编程的基本功。