给图片快速添加泊松噪声

本文提供了一个简单的Python代码,使用numpy和opencv库快速向图像中添加泊松噪声。通过导入必要的库,设置泊松分布均值,然后将噪声与原图叠加并调整像素值,实现图像去噪效果。

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看过很多博客,讲的都乱七八糟,有的写的很麻烦,比如对一张图片逐元素添加噪声,这很浪费时间,下面,我教大家如何快速一步添加泊松噪声。

首先要用到牛批库和cv库(numpy,opencv)

调用函数

np.random.poisson()

就行了,下面看具体的例子

import numpy as np
import cv2

path = 'aaa.png'

image = cv2.imread(path)  # 读取图像

mean_bosong = 120 # 泊松分布均值

# 添加噪声
noise_type = np.random.poisson(lam=mean_bosong, size=image.shape).astype(np.float64)  # 生成泊松噪声,size为图像尺寸
noise_image = noise_type + image.astype(np.float64) - mean_bosong  # 将原图与噪声叠加,并减去均值,不然图像整体像素会增加

noise_image = np.clip(noise_image, 0, 255).astype(np.uint8)  # 控制像素值在0到255
cv2.imshow('addnoise', noise_image) # 显示
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)

看一下效果:

 

左侧为泊松均值120,右侧为原图。希望这个代码能帮助那些图像去噪方向的同学和朋友。

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