图像椒盐噪声和高斯噪声

一. 椒盐噪声

在噪声的概念中，通常采用信噪比（Signal-Noise Rate, SNR）衡量图像噪声。通俗的讲就是信号占多少，噪声占多少，SNR越小，噪声占比越大。

在信号系统中，计量单位为dB，为10lg(PS/PN), PS和PN分别代表信号和噪声的有效功率。在这里，采用信号像素点的占比充当SNR，以衡量所添加噪声的多少。

椒盐噪声又称为脉冲噪声，它是一种随机出现的白点（盐噪声）或者黑点（椒噪声）。

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。

椒盐噪声污染后的图像 ↑

高斯噪声污染后的图像 ↑

原图 ↑

二. python实现给图像添加椒盐噪声和高斯噪声

import numpy as npimport randomimport cv2from matplotlib import pyplot as pltdef sp_noise(image,prob):'''添加椒盐噪声prob:噪声比例'''output = np.zeros(image.shape,np.uint8)thres = 1 - probfor i in range(image.shape[0]):for j in range(image.shape[1]):rdn = random.random()if rdn < prob:output[i][j] = 0elif rdn > thres:output[i][j] = 255else:output[i][j] = image[i][j]return outputdef gasuss_noise(image, mean=0, var=0.001):'''添加高斯噪声mean : 均值var : 方差'''image = np.array(image/255, dtype=float)noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)out = image + noiseif out.min() < 0:low_clip = -1.else:low_clip = 0.out = np.clip(out, low_clip, 1.0)out = np.uint8(out*255)#cv.imshow("gasuss", out)return out# Read imageimg = cv2.imread("../paojie.jpg")# 添加椒盐噪声，噪声比例 0.02out1 = sp_noise(img, prob=0.02)# 添加高斯噪声，均值为0，方差为0.001out2 = gasuss_noise(img, mean=0, var=0.001)# 显示图像plt.figure(1)plt.subplot(131)plt.axis('off')  # 关闭坐标轴plt.title('Original')plt.imshow(img)plt.subplot(132)plt.axis('off')plt.title('Add Salt and Pepper noise')plt.imshow(out1)plt.subplot(133)plt.axis('off')plt.title('Add Gaussian noise')plt.imshow(out2)plt.show()

三. 实验结果

四. 参考内容

https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12499928.html

https://www.jianshu.com/p/0ac8f1d658e3

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