6、图像噪声、滤波与特征检测全解析

图像噪声、滤波与特征检测全解析

1. 图像噪声的引入

在图像中，噪声可能源自相机的多个组件，如镜头、传感器或电路本身。我们可以自行模拟噪声的引入，其中椒盐噪声表现为图像中随机出现的黑色（胡椒）和白色（盐）像素。以下是向 Lena 图像添加椒盐噪声的示例代码：

import numpy as np
import cv2
import random
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('/home/pi/book/test_set/lena_color_512.tif',1)
input = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
output = np.zeros(input.shape,np.uint8)
p = 0.05 # probablity of noise
for i in range (input.shape[0]):
  for j in range(input.shape[1]):
    r = random.random()
    if r < p/2:
      output[i][j] = 0,0,0
    elif r < p:
      output[i][j] = 255,255,255
    else:
      output[i][j] = input[i][j]
plt.imshow(output), plt.title('Salt and Pepper Sprinkled')
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()