一维噪声首先需要的是自己来实现一个随机函数，并且这个随机函数是 ”可控的“ ，相同的输入要得到相同的输出。这是sin(x)取小数部分的函数图像，可以明显的看出来是有一定规律的fract(sin(x))fract(sin(x)) 函数图像然后我们在sin(x) 后面乘上10，让sin(x)频率变得更快的同时取小数部分的间隔也更小了，但是还是能看出明显的重复区间和sin(x)最大值和最小值位置。但是根
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2024-08-12 17:30:11
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一、什么是图像噪声？噪声在图像上常表现为一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，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。二、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
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2024-07-22 14:38:26
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☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░一、引言老猿对图像处理基础知识非常缺乏，所以OpenCV-Python的学习进度很慢，很多基础概念和原理的东西花了大量精力去研究和学习，如前面图像的形态变换、最近的仿射变换和投影变换等。目前正准备学习图像的滤波处理，但图像怎么能进行滤波了？难道图像是波吗？经过多天查阅资料加上自己的理解，个人觉得自己终于理解了图像滤波的概念，在此将相关知识整理分
一、椒盐噪声椒盐噪声也称为脉冲噪声，是一种随机出现的白点(盐)或者黑点(椒)，。盐和胡椒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元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，产生胡椒噪声，饱和的感应器导致像素值为最大值，产生盐粒噪声。如下图一幅电路图像以及加了椒盐噪声后的图像 原图 加椒盐噪声后的图像二、高
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2023-10-20 13:35:52
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外文链接： http://freespace.virgin.net/hugo.elias/models/m_perlin.htm 翻译链接 。 图片 Many people have used random number generators in their programs to create unpredictability, make the motion and behavior
# Python生成白噪声图: 科普与代码示例
白噪声是具有均匀频谱的噪声，通常用于信号处理、音频处理以及其他许多科学领域。它的特点是音频中所有频率的声音都保持相同的强度。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python生成白噪声图，并展示相关代码示例。
## 什么是白噪声？
白噪声的定义可以简单理解为所有频率的声音以相同强度同时发出。由此产生的声音是非常均匀的，听起来就像静电声。在科学研究和工
原创
2024-09-10 03:52:08
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保持结构不变的图像降噪假定图像的区域是同构或者异构的。我们可以逐个处理每个像素，通过检测它的邻域结构类型（异构/同构）来估计像素的真实密度，从而减少噪声。设 X(p)
X
(
p
)
为真实图像,Y(p)
# Python给灰度图加噪声的实现方法
## 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Python给灰度图添加噪声。我们将首先给出整个实现过程的步骤，并使用表格形式列出每个步骤所需的代码和注释。接下来，我们将详细解释每个步骤的实现细节，并提供相应的代码示例。
## 实现步骤
下面是实现该功能的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取灰度图像 |
| 2
原创
2024-01-18 08:43:31
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数字图像处理实验1、什么是平滑处理？首先明白几个名词： (1)噪声：
图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。1.高斯噪声：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。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。除常用抑制噪声的方法外，对高斯噪声的抑制方法常常采用数理统计方法。高斯噪声最常见最普通的噪声。正态分布（高斯分布）的公式（高
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2024-05-16 09:25:35
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用Compute Shader生成噪声图效果展示老规矩先来张效果图吧（今天又学到一个无用的小知识，上传图片把问号到后面的代码删掉就可以得到一个没有水印的图片了—— 博客添加无水印图片的方法）。 这里用了Compute Shader来生成噪声，并且可以保存到本地，目前的缺陷是生成的噪声没有实现平铺，并且只有2D的噪声，不知道以后会不会补上。 虽然网上已经有珠玉在前，这里还是简单地讲一下各个噪声的计算
1.skimage的API noise_gs_img = util.random_noise(img,mode='gaussian') # gaussian 高斯加性噪声。
noise_salt_img = util.random_noise(img,mode='salt')#盐噪声，随机用1替换像素。属于高灰度噪声。
noise_pepper_img = util.random_n
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2023-07-03 16:17:03
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在早先的章节里，我们看到很多图像平滑技术如高斯模糊，Median模糊等，它们在移除数量小的噪音时在某种程度上比较好用。在这些技术里，我们取像素周围的一小部分邻居，做一些类似于高斯平均权重，中值等替换掉中间的元素。简单说，移除一个像素的噪音是基于本地邻居的。噪音有一个属性，噪音一般被认为是具有零平均值的随机变量。假设一个像素噪音，p = p0 + n, 其中p0是像素的真实值，n是那个像素的噪音。你
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2024-08-12 14:11:51
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Python-多维矩阵添加高斯噪声 文章目录Python-多维矩阵添加高斯噪声步骤一：创建多维矩阵涉及知识点1. 利用numpy创建多维随机矩阵2. 查看变量的数据类型3. 将变量的数据类型由float64转换为float32步骤二：定义添加高斯噪声的函数方法一：向多维矩阵中的元素逐个添加高斯噪声涉及知识点1. 获取变量的大小2. 生成具有高斯分布的随机浮点数方法二：定义一个与多维矩阵等大的高斯噪
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2023-09-12 09:58:53
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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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时间序列的建模以及SAS实现（代码）时间序列的发展史中把时间序列划分成频域分析法和时域分析法。 而时间序列的建模过程一般分为： 1.平稳非白噪声序列检验， ----进行平稳性检验， —进行白噪声检验平稳性检验 -----------图检验，即画出平稳序列的时序图，如果时序图显示该序列有明显的趋势性或周期性，那么该序列通常不是平稳的。 -----------DF检验，求出该时间序列的特征根，如果该特
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2024-01-28 06:23:18
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如何用matlab 产生 均值为0，方差为5的高斯噪声2011-07-15 19:36 y=randn(1,2500); y=y/std(y); y=y-mean(y); a=0; b=5; y=a+b*y; 就得到了 N ( 0, 5 ) 的高斯分布序列。R = normrnd(MU,SIGMA,m,n)其中MU为均值，SIGMA为标准方差，m、n为矩阵大小；提问：（randn与no
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2024-01-15 23:57:49
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你的序列均值为零吗?方差随时间变化吗?值与延迟值相关吗?你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音:创建一个折线图。检查总体特征，如变化的平均值，方差或延迟变量之间的明显关系。计算汇总统计。对照序列中有意义的连续块的均值和方差，检查整个序列的均值和方差(如年、月、日)。创建一个自相关的图。检查延迟变量之间的总体相关性。白噪声时间序列的例子在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并
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2023-07-07 11:26:41
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一、简介（主要特点 + 适用场景 + 去噪方法）噪声类型类型属性分布模型主要特点适用场景去噪方法均匀噪声加性噪声均匀分布灰度扰动在指定范围内均匀分布，模拟广义背景噪声图像增强、噪声容忍测试、合成训练样本线性滤波（如均值滤波、GaussianBlur）高斯噪声加性噪声正态分布灰度值围绕均值上下波动，模拟传感器热噪声和读取误差图像去噪、滤波算法验证（如高斯滤波、双边滤波）高斯滤波、双边滤波、非局部均值
这篇也是很久之前写的，因为是之前的实验，然后写这篇的时候，因为python写的，而且是自己写的函数，完全就是根据定义和式子来写的代码，所以的话时间复杂度很高，跑的时候会比较慢，需要多等一会，不是代码问题添加椒盐噪声函数主要采用随机数来确定现在所在的像素点是否要添加噪声，由椒盐噪声阈值来确定，这个值可以自己定，随机生成的随机数如果大于这个阈值那么添加胡椒噪声，如果小于这个阈值那么添加盐噪声，不难，代
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2023-10-19 11:06:33
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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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