matlab加椒盐噪声信噪比,在计算机视觉实验中加入椒盐噪声/高斯噪声,添加

添加椒盐噪声/高斯噪声实验

使用opencv+python

一、实验思路

椒盐噪声(脉冲噪声)，在一幅图像里随机的将一个像素点变成椒盐噪声，其中椒噪声像素值是0，盐噪声是255。

生成(添加)椒盐噪声算法步骤如下：

(1)输入一幅图像并自定义信噪比 SNR (其取值范围在[0, 1]之间)；

(2)计算图像像素点个数 SP， 进而得到椒盐噪声的像素点数目 NP = SP * (1-SNR)；

(3)随机获取要加噪的每个像素位置img[i, j]；

(4)随机生成[0,1]之间的一个浮点数；

(5)判定浮点数是否大于0.5，并指定像素值为255或者0；

(6)重复3，4，5三个步骤完成所有像素的NP个像素加粗样式；

(7)输出加噪以后的图像。

高斯噪声，指的是他的概率密度函数服从高斯分布(正态分布)的一类噪声，计算过程与椒盐噪声类似。

二、实验代码

import cv2 as cv

import numpy as np

# 将rgb颜色通道的图像转为灰色

def rgb2gray(img):

h=img.shape[0]

w=img.shape[1]

img1=np.zeros((h,w),np.uint8)

for i in range(h):

for j in range(w):

# 变成灰色的公式

img1[i,j]=0.144*img[i,j,0]+0.587*img[i,j,1]+0