【OpenCV 例程200篇】93. 噪声模型的直方图
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2. 噪聲模型
數字圖像中的噪聲源主要來自圖像獲取和傳輸過程。在獲取圖像時,光照水平和傳感器溫度影響圖像中的噪聲。在傳輸圖像時,傳輸信道中的干擾對圖像產生污染。
2.7 圖像噪聲小結
上述噪聲模型為各種圖像噪聲的建模提供了有效的工具。例如:
高斯噪聲:常用于電子電路及傳感器噪聲(光照不足和/或高溫引起)等因素所導致噪聲的建模;
瑞利噪聲:常用于距離成像中的噪聲建模;
指數噪聲和伽馬噪聲:常用于激光成像中的噪聲建模;
沖激噪聲:常用于在成像期間的快速瞬變(如開關故障)的噪聲建模;
均勻噪聲:是對實際情況最基本描述,也是數字圖像處理中各種隨機數發生器的基礎。
例程 9.7:各種噪聲模型的直方圖分布
# OpenCVdemo09.py # Demo09 of OpenCV # 9. 圖像復原與重建 # Copyright 2021 Youcans, XUPT # Crated:2021-01-30 # # 9.7:各種噪聲模型的直方圖分布img = cv2.imread("../images/Fig0503.tif", 0) # flags=0 讀取為灰度圖像mu, sigma = 0.0, 20.0noiseGause = np.random.normal(mu, sigma, img.shape)imgGaussNoise = img + noiseGauseimgGaussNoise = np.uint8(cv2.normalize(imgGaussNoise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 歸一化為 [0,255]a = 30.0noiseRayleigh = np.random.rayleigh(a, size=img.shape)imgRayleighNoise = img + noiseRayleighimgRayleighNoise = np.uint8(cv2.normalize(imgRayleighNoise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 歸一化為 [0,255]a, b = 10.0, 2.5noiseGamma = np.random.gamma(shape=b, scale=a, size=img.shape)imgGammaNoise = img + noiseGammaimgGammaNoise = np.uint8(cv2.normalize(imgGammaNoise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 歸一化為 [0,255]a = 10.0noiseExponent = np.random.exponential(scale=a, size=img.shape)imgExponentNoise = img + noiseExponentimgExponentNoise = np.uint8(cv2.normalize(imgExponentNoise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 歸一化為 [0,255]mean, sigma = 10, 100a = 2 * mean - np.sqrt(12 * sigma) # a = -14.64b = 2 * mean + np.sqrt(12 * sigma) # b = 54.64noiseUniform = np.random.uniform(a, b, img.shape)imgUniformNoise = img + noiseUniformimgUniformNoise = np.uint8(cv2.normalize(imgUniformNoise, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 歸一化為 [0,255]ps, pp = 0.05, 0.02mask = np.random.choice((0, 0.5, 1), size=img.shape[:2], p=[pp, (1-ps-pp), ps])imgChoiceNoise = img.copy()imgChoiceNoise[mask==1] = 255imgChoiceNoise[mask==0] = 0plt.figure(figsize=(12, 8))plt.subplot(231), plt.title("Gauss noise")histNP, bins = np.histogram(imgGaussNoise.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)plt.bar(bins[:-1], histNP[:])plt.subplot(232), plt.title("Rayleigh noise")histNP, bins = np.histogram(imgRayleighNoise.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)plt.bar(bins[:-1], histNP[:])plt.subplot(233), plt.title("Gamma noise")histNP, bins = np.histogram(imgGammaNoise.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)plt.bar(bins[:-1], histNP[:])plt.subplot(234), plt.title("Exponential noise")histNP, bins = np.histogram(imgExponentNoise.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)plt.bar(bins[:-1], histNP[:])plt.subplot(235), plt.title("Uniform noise")histNP, bins = np.histogram(imgUniformNoise.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)plt.bar(bins[:-1], histNP[:])plt.subplot(236), plt.title("Salt-pepper noise")histNP, bins = np.histogram(imgChoiceNoise.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)plt.bar(bins[:-1], histNP[:])plt.tight_layout()plt.show()(本節完)
版權聲明:
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Crated:2022-2-1
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【OpenCV 例程200篇】93. 噪声模型的直方图的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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