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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### Python图像加噪声：探索图像处理中的艺术与科学
![](
#### 引言
图像是我们生活中重要的一部分，无论是在社交媒体上分享照片，或是在科学研究中使用数字图像进行分析。然而，真实世界中的图像往往存在噪声，这些噪声可能会影响图像的质量和可用性。为了解决这个问题，图像处理中的一个重要任务就是去噪声。
噪声是由各种原因引起的图像中的不希望的像素值变化。例如，图像传感器的噪声、光线条
原创
2023-09-08 06:56:23
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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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本章主要讲图像复原与重建，首先是了解一下各种噪声的特点与模型，还有形成的方法。一些重点的噪声，如高斯噪声，均匀噪声，伽马噪声，指数噪声，还有椒盐噪声等。 本章主要的噪声研究方法主要是加性噪声。 标题图像退化/复原处理的一个模型噪声模型噪声的空间和频率特性一些重要的噪声概率密度函数（PDF）高斯噪声 import sys
import numpy as np
import cv2
import ma
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2023-09-26 16:59:14
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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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# Python OpenCV 图像加噪声的实验与应用
在图像处理领域，噪声的添加是一个常见的操作，它通常用于数据增强、算法测试与性能评估等场景。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 库向图像中添加噪声，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像噪声？
图像噪声是一种随机的、不规律的信号，它通常会影响图像的清晰度和质量。噪声来源于多种因素，例如传感器的不准确性、环境
图像噪声模型的可视化数字图像中，噪声主要来源于图像的获取和/或传输过程。我们假设噪声独立于空间坐标，并且噪声与图像本身不相关（即像素值与噪声分量的值之间不相关）。因此我们关心的空间噪声描述子就是噪声灰度值的统计特性，可以认为它们是由概率密度函数（PDF）表征的随机变量。图像处理应用中最常见的PDF有如下几类： (1)高斯噪声是一种统计性噪声，高斯噪声的概率密度分布等于正态分布。随机高斯噪声可以呗加
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2024-07-08 22:04:13
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# 使用OpenCV给图像添加噪声
在计算机视觉中，添加噪声是数据增强的常见技术，可以帮助提高模型的鲁棒性。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python的OpenCV库给图像添加噪声。本文将分为几个步骤，帮助你逐步实现这一目标。
## 流程概述
以下是实现图像加噪声的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-------
Python给RGB图像加椒盐噪声
## 引言
在数字图像处理中，噪声是指由于影像传感器、传输媒介或其他原因引起的图像中的不希望的随机扰动。噪声会使得图像质量下降，并对后续的图像分析和处理产生不良影响。椒盐噪声是一种常见的噪声类型，它表现为图像中随机分布的黑白像素点。
在本文中，我们将使用Python编程语言来给RGB图像加上椒盐噪声。通过代码示例和解释，我们将详细介绍如何实现这一过程。
原创
2023-12-17 11:12:41
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一、实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据，多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能： 1. 最小二乘法的基本实现。 2. 用不同数据量，不同参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 3. 语言python。二、实验原理 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优
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2024-09-01 22:26:15
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摘要：图像作为一种常用的信息载体,在人类社会活动中发挥着重要作用。然而,图像在采集与传输过程中,不可避免地会受到外界噪声的污染。被污染后的图像,不仅影响人们的视觉体验,还会对图像的后续处理造成不利影响,因此如何有效去除图像中的噪声就显得尤为重要。本文研究了图像中泊松噪声的去除问题,主要对以下两方面进行研究。基于贝叶斯估计的图像去噪方法充分考虑了噪声特性与图像先验知识,具有去噪能力强和收敛稳定性高等
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2024-01-08 18:13:19
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import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage
from skimage import io
import random
def addGaussNoise(origin,var=0.0005):#添加高斯噪声函数
var = random.uniform(0.0001, 0.04)
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2023-06-28 10:50:33
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1. 空域图像操作在空间域对图像可以进行加噪声（椒盐噪声，高斯噪声），对比度增强（直方图均衡化），平滑滤波，锐化1.1. 加噪声首先是椒盐噪声，究其原理，其实就是随机在图像上将一些点设置为纯白色（盐）或者纯黑色（椒），那么我们只要知道需要加的个数，就可以通过生成随机数的方式加噪声。def sp_noise(img, prob, is_gray = False):
image = np.ar
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2023-09-26 05:32:04
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MATLAB批量给图像添加几种噪声并去除白边保存图片。高斯噪声：%%高斯噪声：（自己制作的高斯噪声）
for j=1:10
for i=1:100
t=imread('bp_01.jpg');%加载读取自己想要的图片文件，该图片要在此例程MATLAB文件同一目录下，jpg格式图片是三通道图片RGB，所以t是三维
[m,n,z]=size(t);
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2024-08-14 11:52:05
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本文介绍如何利用Python自行生成随机序列，实现了 Whichmann / Hill 生成器。参考： [1]Random Number Generation and Monte Carlo Methods(P.47) [2]简单产生白噪声的算法 [3]各种分布白噪声的产生 基本原理 本文粗略将随机数分为两种：均匀分布以及非均匀分布。均匀分布随机数通过非线性变换可得到
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2023-06-29 08:53:24
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均值滤波与中值滤波是最常见的两种平滑的方式，尤其是中值滤波能起到强大的降噪效果。本文内容分为三部分: 1.实现添加图片的椒盐噪声 2.实现调用内置函数进行均值和中值滤波 3.自编函数深刻理解均值和中值滤波1.何为椒盐噪声？如何添加椒盐噪声？首先我们知道在图像当中的噪声实际上就是在图像中捣乱的像素点。懂了之后椒盐噪声就很好理解了。 其实椒盐噪声(pepper and salt noise)，就是字面
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2023-10-23 10:01:24
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opencv 随机森林分类和回归树，随机森林，霍夫森林（CART，random forests，hough forests） 决策树和opencv实现，随机森林，随机蕨 决策树 是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由结点(node)和有向边(direct edge)组成，结点有两种类型： 内部节点(internal node)和叶节点(leaf node)。内部节点表示一个特
大家好，我是菜鸟哥。网上下载的 pdf 学习资料有一些会带有水印，非常影响阅读。比如下面的图片就是在 pdf 文件上截取出来的，今天我们就来用Python解决这个问题。 安装模块PIL：Python Imaging Library 是 python 上非常强大的图像处理标准库，但是只能支持 python 2.7，于是就有志愿者在 PIL 的基础上创建了支持 python 3的 pillow，并加
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2023-09-24 09:51:51
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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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几种常见噪声高斯噪声概率密度函数服从高斯分布的噪声。 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，温度过高代码实现：def gasuss_noise(image,mean=0,var=0.001):
'''
手动添加高斯噪声
mean : 均值
var : 方差
'''
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2023-08-01 16:11:00
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