一、实验目的和要求基于一张样板图片，对九张其他图像进行相似度的计算，得到“最相似”的一张图片。尝试多种算法，并对图像检索方法进行探索。要求：基于 PIL 库或者 OpenCV二、实验内容和原理2.1 颜色矩原理：颜色矩是一种基于图像色彩通道数值的统计学概念。我们通常使用一张图的一阶中心距（均值）、二阶中心距（方差）、三阶中心距来描述。计算公式如下：我们计算两个图片这两个特征向量的余弦距离，值越大说
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2024-01-24 09:41:19
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噪声处理噪声的存在严重影响了遥感图像的质量，因此在图像增强处理和分类处理之前，必须予以纠正.图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声 。噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用统计方法来认识的随机误差”。高斯噪声:高斯噪声符合高斯分布椒盐噪声:椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。 图一
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2023-12-29 16:12:09
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噪声检测方法
将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。近年来，学者们提出了诸多噪声判断方法，其中较经典的方法包括：开关阈值法、极值法、两级门限法，下面对这三种方法进行介绍，并进行对比。
1.1 常见的噪声检测方法
（1）开关阈值法
开关阈值判断法[1]基本思想是：该方法通过一定的规则将噪声点和信号点进行判断，区分成两种类别来控制开关单元。若该像素点
原创
2023-05-14 21:26:27
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噪声，就是在获取有效信息过程中得到的一些冗余或干扰的无用信息，可以是自然现象中客观的存在，也可以是在获取信息的过程中出现误差等干扰而形成，总之就是没用的，但或许会对想要获取的有效信息进行干扰的信息。图像噪声，这里指的是在数字图像获取过程中，得到的一些没用信息。我们关注的是在计算机视觉或图像处理中的噪声，因此常见的噪声有以下几种：高斯噪声：是指其概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。高斯白噪声：它的幅
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2024-01-10 16:32:56
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文章目录前言一、什么是噪声检测？二、LCI值的定义1.噪声像素与干净像素的特点2.如何确定LCI的值总结 前言本博客主要讲述如何用LCI值的判断像素是否是干净像素 第一次写 写的不对之处还请多多指教 一、什么是噪声检测？由于非理想传感器，传输错误，错误的存储器等，可能无法正确的评估数字图像中某些像素的光度值，这些损坏的像素会影响整体图像视觉，所以我们需要将被迫坏的噪声像素检测出来以此来为后面的
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2024-01-13 20:58:19
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前言：本文根据不同的指标对图像的噪声进行分类。一、图像噪声的成因图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而是图像降质，这对后续图像的处理和图像视觉效应将产生不利影响。噪声种类很多，比如:电噪声，机械噪声，信道噪声和其他噪声。因此，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。噪声是干扰和妨碍人类认知和理解信息的重要因素，而图像噪声则是图像中干扰和妨碍人类认识
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2024-01-12 07:07:43
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噪声来源—两个方面 （1）图像获取过程中 两种常用类型的图像传感器CCD和CMOS采集图像过程中，由于受传感器材料属性、工作环境、电子元器件和电路结构等影响，会引入各种噪声，如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子噪声、暗电流噪声、光响应非均匀性噪声。 （2）图像信号传输过程中 由于传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当
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2024-09-14 22:13:52
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文章目录一、random_noise函数介绍二、实际操作2.1.导入照片2.2.添加高斯噪声2.3.添加椒盐噪声2.4.对比 一、random_noise函数介绍首先，我们看一下random_noise的构造： floating-point image是浮点图的意思。**kwargs是关键字参数的意思，对这部分我也作一定的学习（之前不懂），改天写一个博客记录一下。它的作用：把多个关键字参数打包。
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2023-06-30 11:25:28
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实验一 一张图像不同亮度区域的噪声水平在很多论文中假设 图像 0 均值高斯噪声，同一张图像无论 亮度，每个像素的噪声水平都是一样的，然而实际不是这样，所以后面才有 高斯-泊松噪声模型。下面这个小实验来验证一下。噪声类型有很多，常见的有高斯噪声和 shot(符合泊松分布，又称泊松噪声)这里截取 raw图 24色卡的 patch20,patch21,patch22中的灰块，不同亮度的色块噪声强度应该时
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2023-12-19 09:03:51
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# 图像添加噪声的简单实现
图像处理是计算机视觉和机器学习领域中的一个重要分支。图像噪声的添加和去除是研究图像质量、算法性能的重要步骤之一。在实际应用中，有时候我们需要对图像添加噪声以增强模型的鲁棒性。本文将介绍如何使用Python向图像中添加噪声，常见的噪声类型以及相应的代码示例。
## 什么是图像噪声
图像噪声是指在图像中引入的随机干扰，通常是由于传感器错误、环境光变化等因素导致的。不同
在计算机视觉领域，图像处理的一项重要任务是去除高斯噪声。高斯噪声是一种常见的随机噪声，通常会影响图像的清晰度和质量。本文将详细介绍如何使用 Python 处理图像高斯噪声的问题，包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统具备运行 Python 脚本所需的依赖包。以下是我们需要安装的主要依赖：
| 包名 | 版
目录1.椒盐噪声2.高斯噪声1.椒盐噪声椒盐噪声：噪声幅度基本相同(0或255)，出现位置随机def add_noise_salt_pepper(img, salt, pepper=None):
"""添加椒盐噪声
:param img:输入灰度图像
:param salt:salt的概率
:param pepper:pepper的概率
:return:im
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2023-07-07 11:26:50
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一、图像噪声基本概念噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般噪声信号与要研究的对象不相关，其以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说即噪声让图像不清楚。二、常见噪声的分类1、高斯噪声高斯噪声是指其概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。若一个噪声，其幅度分布服从高斯分布，且其功率谱密度又是均匀分布，则称为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数
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2024-04-14 11:58:17
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### Python图像加噪声：探索图像处理中的艺术与科学
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2024-01-05 16:46:32
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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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开门见山，直接使用 skimage 库为图像添加高斯噪声是很简单的：import skimage
origin = skimage.io.imread("./lena.png")
noisy = skimage.util.random_noise(origin, mode='gaussian', var=0.01)但是如果不用库函数而自己实现的话，有几个问题是值得注意的。彩图 or 灰度图读取图
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2023-08-11 16:39:00
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1.常见的噪声图像常常被强度随机信号所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值。脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪 声）。与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声。椒盐噪声：2.滤波器 消除图像中的噪声成分叫作图像的*滑化或滤波操作。对滤波处理的要求有两条: 一是不能损
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2023-12-07 15:48:24
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