图像处理之添加高斯与泊松噪声

最新推荐文章于 2024-11-04 16:28:10 发布
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#人工智能 #c/c++ #python

本文介绍了泊松噪声的概念及其与高斯分布的关系，并详细讲解了如何在图像中添加这两种噪声。文章提供了使用C++和Java实现的程序代码，展示了通过nextGaussian()方法生成高斯随机数以及将C++代码翻译为Java来实现泊松噪声的过程。最终部分给出了程序的实际效果。
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图像处理------添加高斯与泊松噪声
技术联盟
07-24 4891
数学基础：什么是泊松噪声，就是噪声分布符合泊松分布模型。泊松分布(Poisson Di)的公式如下：关于泊松分布的详细解释看这里：http://zh.wikipedia.org/wiki/泊松分佈关于高斯分布与高斯噪声看这里：http://blog.youkuaiyun.com/jia20003/article/details/7181463 二:程序实现以前在图像加噪博文中现实的加高斯噪声，比较复杂。是自己
图像处理：添加高斯、椒盐、泊松、均匀噪声，分别进行高斯滤波、中值滤波、盒滤波、双边滤波
11-26
图像处理python代码，附带测试图片：添加高斯、椒盐、泊松、均匀噪声，分别进行高斯滤波、中值滤波、盒滤波、双边滤波
如何给图片添加泊松(poisson)噪声（附Python代码）
Vodka_Lou的博客
03-16 1万+
问题背景： 在做噪声添加实验时，需要给图像添加Poisson噪声，下文提供添加泊松噪声的代码： 什么是泊松噪声： 在RAW格式图像中，经常出现高斯噪声和散粒噪声。高斯噪声与光线的强弱无关，也就是说无论图像的像素值是多少，噪声的平均水平不变。另外一种是散粒噪声，其符合泊松分布，因此也叫泊松噪声，泊松噪声的强度会随着光线变强而变大，也就是说图像的像素值越大，泊松噪声出现的频率也越大。泊松噪声产生原理：光源发出的光子照射在CMOS上，从而形成一个可见的光点。CMOS在有些时候可能无法接收所有的光子，或者有时候接
图像添加泊松-高斯噪声
wowo的专栏
04-26 6465
raw图像噪声分为两类：信号相关噪声与信号不相关噪声。信号相关噪声主要是散粒噪声，噪声随信号的增大而变大，可以使用泊松分布来模拟；信号不相关噪声主要是随机噪声，信号增大噪声没有明显变大，符合高斯分布。因而，raw图像噪声可以使用泊松-高斯模型进行拟合。下面介绍给图像添加泊松-高斯噪声的步骤(matlab):a=0.1^2; b=0.04^2; clipping_below=1; clipping_...
数字图像学笔记——7. 噪音生成（泊松噪音生成方法）
老程的技术笔记
02-03 1万+
文章目录泊松噪音Knuth算法散列生成算法生成泊松噪音的图像 泊松噪音 Knuth算法 首先，回顾泊松分布的函数： P(x=k)=e−λλkk! P(x=k) = \frac{e^{- \lambda} \lambda ^ k}{k!} P(x=k)=k!e−λλk​ 其中，λ\lambdaλ是期望值，而e−λe^{-\lambda}e−λ则是单调递减的指数函数，而我们所需要关心的函数区间是∈[0,∞]\in[0, \infty]∈[0,∞], 而观察函数图像，等效于一半指数函数axa^xax，其中0&lt
给图片快速添加泊松噪声
qq_52777371的博客
04-13 1021
快速添加泊松噪声
高斯噪声/泊松噪声/高斯泊松噪声
最新发布
sinat_27413855的博客
11-04 1213
高斯噪声、泊松噪声和高斯泊松噪声是图像处理和统计学中常见的噪声类型，它们在不同的应用场景中模拟不同类型的随机变化。
MATLAB加高斯、椒盐与泊松噪声并进行高斯与中值滤波，简单小程序
04-23
MATLAB的`imnoise`函数也能添加泊松噪声，使用`I_noisy = imnoise(I, 'poisson')`，`I`是原图像，根据像素强度生成相应的泊松噪声。 4. **高斯滤波**：高斯滤波是一种线性平滑滤波，常用于消除高斯噪声。MATLAB的`...
MATLAB图像处理：高斯、泊松、椒盐噪声融合技术
资源摘要信息:"该资源为MATLAB图像处理应用，其中涉及了在图像中添加高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声的技术。本资源的压缩包文件名为saveandopen_zaosheng.zip，包含了源代码文件saveandopen_zaosheng.m，该源代码文件...
常见的噪声：高斯、泊松和椒盐噪声
qinglongzhan的博客
10-15 8101
图像处理常见的噪声总结
数字图像学笔记——6. 噪音生成（椒盐噪音、高斯噪音、泊松噪音）
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02-02 4万+
文章目录空间滤波（Spatial Filtering） 空间滤波（Spatial Filtering） 如果我们让这个分段函数中的一部分F(xm)=0F(x_m) = 0F(xm​)=0，那么我们可以得到空间滤波函数。通常空间滤波函数可以用来做什么，比如说在医学上拍了X光后，我们需要检查特定部分的数据时，就可以利用到空间滤波。 与空间滤波相对应的，还有频域滤波（频率滤波Frequency Filtering），时域滤波(Time Filtering)函数。虽然都是信号学的领域范畴，但广泛应用在计算机图形图
imgaug库图像增强指南（13）：掌握加性泊松噪声——让图片更富有个性
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
01-10 1724
在本博客中，我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— **加性泊松噪声(AdditivePoissonNoise方法)**。
6.7泊松噪声
weixin_45794330的博客
09-23 2054
泊松噪声通常用于模拟光子计数过程中的噪声，例如在低光条件下拍摄的照片中，由于光子计数的统计特性，会产生这种类型的噪声。因此，在进行图像增强、图像去噪等处理时，添加泊松噪声可以帮助评估算法在实际应用中的鲁棒性。
【图像处理】python | 给图像添加噪声 | random_noise
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10-25 1万+
【图像处理】python | 给图像添加噪声 | random_noise 高斯噪声 椒盐噪声
图像处理5-图片加噪
<Hunter>
04-07 7823
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视频图像处理平台对比_13. GradientShop统一图像处理框架
weixin_39849070的博客
11-23 412
本文同步发表在我的微信公众号“计算摄影学”，欢迎扫码关注【转载请注明来源和作者】1. 背景：梯度域的图像处理在这个专栏的前面几次文章里面，我给大家介绍了空域的图像处理，还介绍了频域的图像处理。我们可以看到在空域中有时不好解决的问题，或者解决起来比较慢的问题，转换到一个新的表达方式，或者说变换域，即”频域“的时候，有可能解决的比较好。那么有没有除了频域之外的新的变换域呢？答案是肯定的，我们上一篇文章...
瑞丽噪声与信噪比的关系_星野摄影教程(21) 信噪比、噪声的本质、泊松噪声
weixin_39753674的博客
01-03 802
数字影像最重要的特性就是线性度，这让我们可以进行许多深入的处理与分析。譬如前一节介绍的平场修正对非线性的银盐摄影来说是很难的事，只有真正的高手可以办到。此外，因为影像具有线性度，我们亦易于分析其信噪比。影像信噪比不只牵涉到其科学价值，而且对于不关心科学的业余爱好者来说亦相当重要，因为信噪比决定了影像品质，也就是与影像的艺术价值息息相关。譬如，胶卷摄影者会关心影像中的颗粒细腻度，衡量底片颗粒最广为采...
图像噪声类型：椒盐噪声，随机噪声，高斯噪声，泊松噪声，异方差高斯噪声模型和参数估计
tony365的博客
05-19 5286
由于clip原因，在接近0和接近255的部分方差是不准确的（会下降），因此这里使用[50, 200]部分的点拟合直线，得到直线系数，即beta1, beta2。对于较小的光子计数，光子噪声通常由其他与信号无关的噪声源主导，对于较大的光子计数，中心极限定理确保泊松分布接近高斯分布.原图， 椒盐噪声（50%的pixel被污染），随机噪声（50%的pixel被污染）， 高斯噪声和 泊松噪声。beta2是与信号无关的 噪声参数，比如高斯噪声方差。beta1是与信号相关的 噪声参数，比如泊松噪声。
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