图像处理基础：噪声的引入和降噪技术

最新推荐文章于 2025-11-25 13:46:15 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XsiJava/article/details/133152726
本文探讨了图像处理中的噪声问题，包括高斯噪声和盐和胡椒噪声的引入，以及如何通过均值滤波和中值滤波进行降噪。通过Python代码示例，展示了噪声生成及降噪技术的应用。

噪声是图像处理中常见的问题之一，它可以降低图像的质量并影响后续分析和处理任务。本文将介绍噪声的引入方式以及常见的图像降噪技术，并提供相应的源代码实例。

一、噪声的引入

  1. 高斯噪声
    高斯噪声是一种常见的图像噪声，它的特点是在图像的每个像素值上加入服从均值为0、方差为σ^2的高斯分布的随机数。以下是使用Python代码生成高斯噪声的示例：
import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, mean, std_dev):
    noise = np.random.normal
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图像处理--OpenCV实现图像加噪与滤波
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
02-15 1万+
今天来学习一下如何使用OpenCV实现图像加噪与滤波，欢迎大家一起参与探讨交流
图像处理基础(1)：噪声的添加和过滤
可为测控的机器视觉专栏
01-18 1014
本文算是第一篇文章，简单的介绍下OpenCV的基本使用；接着访问图像中的像素，并借助于C++11的随机数库，为图像添加高斯噪声和椒盐噪声；最后使用中值滤波器和均值滤波器除去图像，并对结果进行了对比。以后坚持每日对图像处理的一些知识进行整理。
Halcon 模板匹配 形状匹配（噪声圆孔）
廷益_飞鸟的博客
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模板匹配 形状匹配
python实现图像添加噪声、噪声处理、滤波器代码实现
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加载图像添加噪声 图像傅里叶变换和反变换并可视化 图像处理---高通滤波、低通滤波、带通滤波 低通滤波器---Butterworth低通滤波器、理想低通滤波器、高斯低通滤波器
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计算机视觉基础（4）——模板匹配与拟合
猪猪和超超的博客
09-22 2194
本文主要介绍模板匹配和拟合的相关知识，并给出相关应用实例，便于读者理解。在模板匹配中，我们将学习到如何进行模板图像块在原图像中的位置匹配。在拟合中，我们将学习到如何用一个参数模型进行特征的表示。我们将学习两种算法——最小均方拟合与随机抽样一致性，分析算法的鲁棒性以及评价算法的优劣。最后，我们还将学习到一种新兴匹配算法——霍夫变换（Hough Transform）。
【图像处理】噪声模型和降噪附Matlab代码.rar
09-24
在图像处理领域，噪声模型的建立和降噪技术的应用是两大核心问题。噪声模型的建立有助于更好地理解图像中噪声的来源和特性，这对于后续的降噪处理至关重要。而降噪技术的研究和实现，则是为了解决图像在获取、传输和...
MATLAB信号与图像处理实战：音频降噪与硬币检测技术解析
资源摘要信息:"【MATLAB工程应用】信号处理...综上所述，本资源是一份内容详实、结构清晰、案例丰富的MATLAB工程应用指南，涵盖了音频信号降噪与图像处理两大核心方向，是学习MATLAB信号与图像处理技术的理想参考资料。
：MATLAB图像处理降噪指南：揭秘图像降噪的幕后奥秘
![：MATLAB图像处理降噪指南：揭秘图像降噪的幕后奥秘]...图像降噪是图像处理领域中至关重要的一步，它旨在去除图像中不需要的噪声，以提高图像的质量和可读性。噪声通常是由图像采集过程中引入
matlab图像复原和图像增强技术：4 约束最小二乘算法对彩色模糊和加性噪声图像进行恢复效果实验.zip
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通过这个MATLAB实验，我们可以深入理解约束最小二乘算法如何在实际问题中处理彩色图像的模糊和噪声，为后续的图像处理工作提供理论和技术支持。实验结果不仅可以验证算法的有效性，也有助于优化算法参数，以适应不同...
HALCON形状匹配（转）
shiwaxinbin的专栏
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HALCON形状匹配（转）   LIntExport Herror create_shape_model( const Hobject&  Template ,  //reduce_domain后的模板图像 Hlong  NumLevels,  //金字塔的层数，可设为“auto”或0—10的整数 Double  AngleStart,  //模板旋转的起始角度 Double
Halcon模板匹配——各向同性比例缩放形状模板(超详细讲解)
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文章目录需求算子函原型参数说明实例讲解效果：完整代码： 需求 考虑以下这张图像，图片中有三个形状一样，但是尺寸大小不一样的图案。观察可以发现三个图案的有着各项同性比例缩放的关系。假如要采样模板匹配来识别出这三个图案该怎么做？Halcon提供create_scaled_shape_model()算子来解决这种场景。 算子函原型 create_scaled_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Scale
图像噪声
the_future_way的博客
10-21 5167
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
【图像处理基石】如何入门图像配准算法？
智能守恒_HengAI
11-21 177
参考图像（Reference Image）：作为基准的图像（比如全景拼接中先拍的那张）；待配准图像（Warp Image）：需要调整对齐到参考图像的图像（比如全景拼接中后拍的、有偏移的那张）；变换模型（Transformation Model）：描述待配准图像如何“移动/旋转/缩放”才能对齐参考图像的数学模型（入门阶段重点掌握「刚性变换」和「单应性变换」）；配准目标：找到最优的变换模型参数，让两张图像的重叠区域尽可能一致。入门图像配准，关键是记住“特征检测→特征匹配→变换估计→图像变换。
【图像处理基石】如何使用大模型进行图像处理工作？
最新发布
智能守恒_HengAI
11-25 119
跨模态理解：实现文本、图像的深度语义对齐可控性提升：ControlNet、LoRA等技术实现精准控制低代码门槛：Diffusers等库封装了复杂流程未来，随着Stable Diffusion 4.0、Florence-3等模型的推出，以及3D视觉、实时视频处理能力的突破，大模型将在工业设计、影视制作、自动驾驶等领域释放更大价值。建议开发者关注Hugging Face模型库与Stability AI的技术动态，持续跟进最新进展。
MySQL图像处理案例
2509_93943639的博客
11-22 412
另外，对于大规模图像识别，MySQL无法直接处理，需要结合外部工具如OpenCV进行分析，然后将结果（如标签或特征向量）存回数据库。例如，我们可以扩展表结构，添加一个字段，存储通过AI分析生成的图像标签，但这超出了本案例的范围。我们还添加了触发器，用于自动清理过期记录：当图片被删除时，触发器会记录日志到另一张表，方便审计。这里，存储原始图片名，指向服务器上的实际文件位置，和记录图片尺寸，则保存缩略图的路径。例如，当用户需要查看自己最近上传的图片时，可以执行类似的查询，响应时间控制在毫秒级。
【图像处理基石】图像处理的基础理论体系介绍
智能守恒_HengAI
11-22 166
图像处理作为计算机视觉、AI视觉任务的核心基础，其理论体系围绕“图像表示-预处理-特征提取-高级分析”的逻辑展开，涵盖数学建模、算法设计与工程应用的核心知识。以下从核心理论模块、原理解析、典型应用三个维度，系统梳理图像处理的基础理论框架，为技术研发与书籍撰写提供结构化支撑。
Python在图像处理中的库比较
2509_93935036的博客
11-22 377
另外需要注意一点，OpenCV默认使用BGR颜色通道，这和大多数其他库用的RGB不太一样，刚开始用的时候容易在这里栽跟头。不过它的功能相对基础，如果要搞复杂的计算机视觉任务，比如目标检测、特征提取这些，Pillow就有点力不从心了。Scikit-image也是个很不错的库，它构建在SciPy生态之上，API设计非常符合Pythonic的风格，用起来很舒服。实际项目中，我经常是这几个库混着用，各取所长。在做算法开发的时候，我经常用它来实时显示处理结果，配合它的各种绘图功能，能够很直观地看到中间过程。
图像处理中的投影变换（单应性变换）
qq_62909870的博客
11-25 112
求取过程这里不赘述，有兴趣可以看参考链接。投影变换是将图像从一个视角变向另一个视角，实现不同视角之间的图像变换。所以，如果已知几个点，就可以求取变换矩阵A。反之，有了变换矩阵A后，也就能得到变换后的图片。其中（u,v）是原始图片（即需要变换的图片）中的像素坐标。原始图片中的像素点坐标（u，v）经过变换后，对应变换后的图片中的坐标（x,y）,其中。在图像处理中，当我们有一个二维点 (u, v) 时，通常会将其表示为齐次坐标。，推导数学公式，如果不是用于发文章，还是让数学专业的人来干好了，哈哈哈。
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