图像处理笔记总目录
1 图像噪声由于图像采集、处理、传输等过程不可避免的会受到噪声的污染，妨碍人们对图像理解及分析处理。常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。1.1 椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位
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2024-08-05 20:52:18
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将高斯噪声添加到图片的过程是图像处理中的一个经典任务。在机器学习和计算机视觉领域，加噪声是数据增强的一种常用技术，对模型的鲁棒性提升具有重要作用。下面，我将详细记录如何在Python中实现将高斯噪声添加到图片的过程。
## 环境准备
在开始之前，我需要确保我的开发环境能够支持所需的库。我们将使用以下技术栈：
| 技术栈 | 版本 | 兼容性 |
1.概念：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。2.实质：一种信号的滤波器高斯滤波(Gauss fil
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2023-12-15 10:13:59
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概念 所谓噪声，可以理解为“妨碍人的视觉系统或系统传感器对所接收到的图像信息进行理解或分析的各种因素”，也可以理解为“真实信号与理想信号之间存在的偏差”。以 n(x,y) 表示。 高斯噪声是由于元器件中的电子随机热运动而造成的，很早就被人们成功地建模并研究，一般常用零均值高斯白噪声作为其模型。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。我的理
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2023-11-01 21:33:29
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# 项目方案：在图片中加入高斯白噪声
## 项目背景
在计算机视觉、图像处理等领域，很多算法在面对噪声时表现不佳。模拟现实条件下的噪声，例如高斯白噪声，是测试和增强视觉模型鲁棒性的有效方式。因此，本项目旨在研究如何在Python中为图片添加高斯白噪声，以帮助开发更稳健的图像处理算法。
## 项目目标
项目的主要目标包括：
1. 理解高斯白噪声的定义及其在图像处理中的用途。
2. 使用Pyt
在许多机器学习和信号处理任务中，引入高斯白噪声是一个常见的操作。无论是为了数据增强，还是为了测试算法的鲁棒性，理解如何在Python中生成和添加高斯白噪声显得尤为重要。本文将详细记录在Python中添加高斯白噪声的过程，具体包括开发环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固及生态集成等方面。
### 环境配置
首先，需要确保开发环境的顺利配置。我们会采用Python及相关的科学计算库。
1. 简介下面简单介绍两种图像噪声，即椒盐噪声和高斯噪声。(1) 椒盐噪声 椒盐噪声也称脉冲噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。 图像模拟添加椒盐噪声是通过：随机获取像素点，并设置为高亮度点和低亮度点来实现的。(2) 高斯噪声 高斯噪声是指概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。 特别的，如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布
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2023-11-09 08:42:22
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图像噪声在采集、处理和传输过程中，数字图像可能会受到不同噪声的干扰，从而导致图像质量降低、图像变得模糊、图像特征被淹没，而图像平滑处理就是通过除去噪声来达到图像增强的目的。常见的图像噪声有椒盐噪声、高斯噪声等。椒盐噪声椒盐噪声（Salt-and-pepperNoise）也称为脉冲噪声，是一种随机出现的白点或黑点，具体表现为亮的区域有黑色像素，或是暗的区域有白色像素，又或是两者皆有。 下面左侧为图像
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2024-06-16 09:42:46
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# 给图片加入高斯白噪声并保存——Python入门指南
在计算机视觉和图像处理领域，加入高斯白噪声是一种常见的图像处理技术。通过这篇文章，您将了解到如何在 Python 中给图片加入高斯白噪声并将处理后的图片保存下来。本文将分为几个步骤，每一步我们都将逐步实现代码并注释解释。
## 流程概述
以下是整个实现过程的步骤概述：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体
如何给图像添加高斯白噪声？今天下午到晚上都在看添加高斯噪声的问题，这也是困扰我半年的一个问题了，非常的难以忍受，今天决定征服它！在网上查阅无数资料后，锁定在振动论坛上的这篇文章中：http://www.chinavib.com/forum/viewthread.php?tid=31086&extra=page=1&filter=digest文中很多思路对我很有裨益，下面我试图理解
matlab中噪声功率、噪声方差关系以matlab中awgn函数为例说明： 在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即：wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。 根据awgn的实现代码可以知道”向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪
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2024-10-01 07:57:08
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在数据处理和机器学习中，往往需要对数据添加噪声以模拟真实世界的情况。其中一种常用的噪声类型就是**高斯白噪声**。本文将详细介绍如何在Python中添加随机高斯白噪声，包括环境准备、集成步骤，配置详解，实战应用、排错指南和生态扩展的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境中已经安装了必要的依赖库。我们可以使用以下的依赖安装指南。
| 依赖库 | 版本
图像处理课程上，老师给出的任务是：往图像里添加高斯噪声，不使用自带的添加噪声函数。 于是，我查阅资料，找到了两种自编写的添加高斯噪声的方法，且他们都没有使用到opencv。以下是方法的介绍：1.方法一：反函数的方法 利用高斯噪声的概率密度函数PDF，通过积分可求出其累积分布函数CDF，利用均匀分布的语句rand(),产生一个均匀分布的随机数矩阵w，利用x=CDF-1(w),即求CDF的反函数，进而
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2023-11-12 08:23:17
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在图像处理中，添加高斯噪声是一种常见的操作，可以用来增强模型的鲁棒性或者进行数据增强。接下来，我将带你逐步理解如何在Python中为图像添加高斯噪声，同时我们将按照一套清晰的结构进行探讨。
### 版本对比
首先，让我们看一下Python中实现高斯噪声的库及其版本演进。以下是一个简要的时间轴和版本对比表。
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timeline
title Python 高斯噪声版本
图像噪声是影响人们接受图像信息的因素，常见的噪声有高斯噪声和椒盐噪声。因为最近课程要求，做一个图像恢复的Project，所以掌握了给图像添加噪声以及去除噪声的方法。 给图像添加高斯噪声 高斯噪声是大量具有正太分布的随机变量性质的值加到原图像造
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2023-11-27 20:08:40
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简介高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声，高斯噪声是一个加性噪声（加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在）。产生原因： 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀； 2）电路各元器件自身噪声和相互影响； 3）图像传感器长期工作，温度过高。这里说一下高斯白噪声： 白噪声是一种功率谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说
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2023-09-25 22:15:30
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含义：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到。作用：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯噪声：首先，噪声在图像当中常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。简单来说，噪声的出现会给图像带来干扰，让图像变得不清楚。高斯噪声就是它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如
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2023-12-07 11:15:22
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# 深度学习与高斯噪声的结合
深度学习作为近年来人工智能领域的一项重要技术，其在图像处理、自然语言处理和语音识别等多个领域取得了显著成就。然而，在实际应用中，数据往往会受到噪声的影响，其中高斯噪声是最为常见的一种。本文将探讨如何将高斯噪声引入深度学习模型，并通过代码示例进行说明。
## 什么是高斯噪声？
高斯噪声是一种遵循正态分布的噪声，它的概率密度函数呈现钟形曲线，广泛存在于自然界中。在数
导 读 本文主要介绍如何用OpenCV实现开关中值滤波去除周期性线状噪声的实例，包含实现步骤和源码。 背景介绍 我们都知道中值滤波可以去除图像中的脉冲噪声或椒盐噪声，类似下图： 我们可以使用OpenCV提供的中值滤波函数就可以轻松将噪声滤除，并较好
【前言】在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型(理论部分)》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解(文末有数据和源代码的下载链接)。【高斯贝叶斯分类器】面部皮肤区分数据集来自于UCI网站，该数据集含
