计算机视觉-高斯噪声

最新推荐文章于 2024-11-13 21:44:08 发布
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本文介绍了如何使用Python的PIL库和numpy来为图像添加高斯噪声。通过设定高斯分布的均值和标准差，生成随机数并应用到图像的每个像素上，然后限制像素值在0到255之间，以此实现高斯噪声的模拟。

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，通过概率论里关于正态分布的有关知识可以很简单的得到其计算方法，高斯噪声的概率密度服从高斯分布（正态分布）其中有means（平均值）和sigma（标准方差）两个参数。

这里写图片描述

对于每个输入像素，我们可以通过与符合高斯分布的随机数相加, 得到输出像素： Pout = Pin + F(means,sigma)

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55.图像的高斯噪声
twnkie的博客
08-08 3342
在数字图像处理中，高斯噪声是一种常见的图像噪声类型，它模拟了真实世界中许多噪声源的统计特性。高斯噪声的主要特点是其像素值的变化服从正态分布（也称为高斯分布），因此得名。高斯噪声通常是由许多随机事件的累积效果引起的，例如图像传感器中的热噪声、电子元件中的随机电流等。这些随机事件会引入图像中的随机干扰，使图像的像素值产生偏移和波动。图像中的高斯噪声会降低图像的质量，并对图像的视觉效果产生不利影响。因此，在图像处理任务中，需要对高斯噪声进行有效的去除或降低，以恢复图像的质量和细节。
高斯（正态）噪声图像
qq_18343569的博客
12-15 2218
clc,clear,close all warning off feature jit off im = imread('coloredChips.png'); Z1 = imnoise(im(:,:,1),'gaussian',0,0.01); im(:,:,1) = im(:,:,1) + Z1; % R im(:,:,2) = im(:,:,2) + Z1; % G im(:,:,3)
添加高斯白噪声
weixin_30540691的博客
05-07 3279
matlab中噪声功率、噪声方差关系 以matlab中awgn函数为例说明： 在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即：wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。 根据awgn的实现代码可以知道”向已知信号添加某个信噪比（SNR）的高斯白噪声“，即：awgn(x,snr,’measured’,'linear...
高斯噪声
weixin_34241036的博客
02-02 3625
高斯噪声 图像噪声之高斯噪声（gauss noise） 概述： 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 与椒盐噪声相似（Salt And Pepper Noise），高斯噪声（gauss noise）也是数字图像的一个常见噪声。 椒盐噪声是出现在随机位置、噪点深度基本固定的噪声，高斯噪声与其相反，...
2.图像作为函数 | Sigma对高斯噪声的影响、应用高斯噪声、图像处理注意事项_9
Tom的专栏
11-25 9256
目录 Sigma对高斯噪声的影响 应用高斯噪声  图像处理需注意的地方 好的。 我们说噪音的大小是由sigma决定的。 实际上，我们可以只看噪声函数本身，所以不要添加原始图像，只需看看噪声函数。 Sigma对高斯噪声的影响 噪音是什么意思? 是 0。 非常好！ 这意味着一些值是什么? 有些值是正的，有些值是负的。 我们如何看待其中有"+"和"-"的图片？ 如果我们说0是黑色的...
计算机视觉-高斯滤波
Cutepingping的博客
11-28 1349
高斯滤波 高斯滤波： 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。高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和领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：用一个模板扫描图像中的每一个像素，用模板确定的领域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的作用。 高斯模糊： 我们常说的高斯模糊使用高斯滤波器完成，高斯模糊
C++计算机视觉-五种背景建模方式-OpenCV
最新发布
09-29
在计算机视觉领域，背景建模技术扮演着至关重要的角色，它通过区分视频序列中的前景目标和静态背景来实现目标检测和跟踪。在本例中，使用C++结合OpenCV库实现了五种有效的背景建模方法，它们分别是背景差分法、均值...
数据增强--高斯噪声和椒盐噪声
weixin_44343355的博客
04-23 811
添加高斯噪声和椒盐噪声的方法。
计算机视觉 ---图像模糊
m0_72968288的博客
11-13 2163
本文将介绍图像模糊的作用以及一些常见的图像模糊方法，最后通过一个例子对图像模糊进行实战
什么叫高斯噪声,并附用OpenCV函数fill()为图像添加高斯噪声的C++代码
昊虹AI笔记
06-17 9072
高斯噪声是指噪声分布的概率密度函数服从高斯分布（正态分布）的一类噪声，其产生的主要原因是由于相机在拍摄时视场较暗且亮度不均匀造成的，同时相机长时间工作使得温度过高也会引起高斯噪声，另外电路元器件自身噪声和互相影响也是造成高斯噪声的重要原因之一。 图像的高斯噪声的概率密度函数如下： 其中z表示像素值，μ表示高斯噪声的平均值(期望)，σ是高斯噪声的标准差，表示高斯噪声的方差。 高斯噪声的相关统计学性质，大家可以参见《概率论与数理统计》的相关章节，这里就不展开细说了。 下面附图像添加高斯噪声.
高斯噪声（gauss noise）
AI生成式技术曾小健
05-19 4755
高斯噪声（gauss noise）也是数字图像的一个常见噪声。其中有means（平均值）和sigma（标准方差）两个参数。椒盐噪声相似（Salt And Pepper Noise）可以很简单的得到其计算方法，高斯噪声的概率密度服从高。，高斯噪声与其相反，是几乎每个点上都出现噪声、有好几种方法，比如最基本的一个方法是使用。服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。另一个更加快捷的方法是。除此之外还有其他更加高效的方法，Box-Muller变换。噪点深度基本固定的噪声。ziggurat算法。
OpenC——高斯噪声
小铅笔
06-11 1532
OpenCV 中提供了fill()函数可以产生均匀分布或者高斯分布（正态分布）的随机数，我们可以利用该函数产生符合高斯分布的随机数，之后在图像中加入这些随机数即可 void fill( InputOutputArray mat, int distType, InputArray a, InputArray b, bool saturateRange = false ); mat：用于存放随机数的矩阵，目前只支持低于5通道的矩阵。 distType：随机数分布形式选择标志，目前生成的随机数支持均...
深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用
deephub
01-20 1万+
通过向输入数据添加噪声，模型被迫学习对输入中的微小变化具有鲁棒性的特征，这可以帮助它在新的、看不见的数据上表现更好。生成模型：在 GAN、Generative Pre-training Transformer (GPT) 和 VAE 等生成模型中，可以在训练期间将高斯噪声添加到输入数据中，以提高模型生成新的、看不见的数据的能力。在这个例子中，生成器被训练为基于随机噪声作为输入生成新的图像，并且在生成的图像传递给鉴别器之前，将高斯噪声添加到生成的图像中。这提高了生成器生成新的、看不见的数据的能力。
【OpenCV】给图像添加噪声
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Damu
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图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理的信号。很多时候将图像噪声看做多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，也就是使用随机过程的描述，也就是用它的高绿分布函数和概率密度分布函数。图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染。 下面简单介绍两种图像噪
图像处理___高斯滤波与高斯噪声
weixin_30439031的博客
01-10 3160
噪声 1.噪声表现形式 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。 2.噪声对数字图像的影响 对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识...
图像噪声-高斯噪声
qq_53679622的博客
09-22 1137
高斯噪声
详解向图像加入高斯白噪声
qq_24193303的博客
02-13 8636
研究生期间主要研究的课题就是关于图像去噪内容的，我们最常用的方法就是向图片图片添加固定噪声浓度的高斯白噪声来模拟自然界中的真实含噪图片。但是具体加入的高斯白噪声到底是什么类型的噪声，他在图像中出现的频率，以及噪点的深度是多少也都是值得我们在意的地方，只有弄懂这些，你才会更深刻地理解向图像中添加高斯噪声的含义。 一、高斯分布 凡是学过概率统计的人，想必高斯分布是大家再熟悉不过...
Gazebo仿真进阶教程之传感器高斯噪声（二）
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05-27 1564
前言 前一篇对Gazebo的传感器噪声模型进行了介绍，本篇文章主要介绍常见传感器的噪音模型，并为你提供好了可以复制粘贴的代码。 介绍 Gazebo提供了很多常见传感器的模型，在真实的世界，传感器都会产生噪声，因为现实中的传感器并不能完美的观察这个世界。但是在默认的情况下，Gazebo的传感器可以完美的观察仿真世界，为了让仿真更加的真实，我们会在Gazebo的传感器中添加一些噪声到Gazebo传感器生成的数据中。 Gazebo目前可以给下面几个类型的传感器添加噪声: 射线类（Ray） (例如, 雷达) 相机
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