图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void add_salt_and_pepper_noise(Mat &image); void add_gaussian_noise(Mat &image); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/ima

写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

彩色图像的直方图均衡化 - YangYudong2014的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/yangyudong2014/article/details/40515035 matlab进阶摸索篇——彩色图直方图均衡化 - Rachel Zhang的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/6667504 用matlab_实现基于直方图均衡化的彩色图像增强 - 成人教育 - 道客巴巴 h

def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) wgn是获得原始信号为x,相对于原始信号信噪比是snr dB的高斯噪声 voice= [......] #voice 为一个声音序列 n = wgn(voice, 6) voice= np.array(voice) n =

void salt(IplImage *img, int saltNum) { int x,y; int i ; unsigned char *src = NULL; src = (unsigned char*)img->imageData; for(i = 0; i < saltNum; i++) { x = rand() % img->width; y = rand() % img->height; if(img->nChannels == 1) { src[y * im

开始之前 再说上一篇文章中, 我们想按照噪声产生, 然后将降噪的, 但是限于篇幅, 我就放在这一篇里面了, 说起图像的噪声问题就又回到了我们上一章的内容, 把噪声当作信号处理, 实际上数字图像处理实际上也是在进行数字信号的处理过程, 我们这一章就是将滤除信号的过程, 根据上一章的方式, 我们对图像添加噪声, 然后计算 PSNR 与 SSIM 参数, 然后通过降噪, 再从新计算参数值, 比较我们算法的效果 对比我们的算法效果, 看正文吧 目录 目录 开始之前 目录 正文 生成噪声图像 传统图像降噪

1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50

一.何为图像噪声?噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素,是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差. 举个例子: 从这个图中,我们可以观察到噪声的特点:1>位置随机 2>大小不规则.我们将这种噪声称为随机噪声(random noise),这是一种非常常见的噪声类型. 二.噪声的类型 噪声可以借用随机过程以及概率密度函数(Probability Density Function,PDF)来描述,通常可采用其数组特征,即均值,方差,相关函数等.按照概率密度函数分为高斯噪声.瑞利噪声.伽马

matlab自带滤波器函数小结(图像处理)   1 线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序: I=imread(' c4.jpg '); subplot(231) imshow(I) title('原始图像') flag = isrgb(I); if flag==true    I=rgb2gray(I); else     I=I; end I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232) imshow(I1) title('

实验要求: Objective: To know how to generate noise images with different probability density functions (distributions). The noise images are useful in simulation for image enhancement and image restoration. Main requirements: Ability of programming with

开始之前 我们在将 opencv 的图像显示在了 qt 的label 上, 我们能够将图显示在label 上, 用于显示我们的算法, 我们在 opencv 上一篇文章中介绍了 opencv 的核操作, 我们这里就要进入一个很重要的章节了,图像滤波操作, 也是图像核操作应用的一个很重要的章节, 那我们就从降噪的角度完整的讲一下, 并通过 opencv 核的方式进行图像算法操作, [技术综述]一文道尽传统图像降噪方法 这篇文章写的还算比较完整, 也是传统的算法的一个综述过程, 目录 目录 开始之前

图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰,妨碍人们对图像理解及分析处理的信号.非常多时候将图像噪声看做多维随机过程,因而描写叙述噪声的方法全然能够借用随机过程的描写叙述,也就是使用随机过程的描写叙述,也就是用它的高绿分布函数和概率密度分布函数.图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量,图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染. 以下简介两种图像噪声.即椒盐噪声和高斯噪声. 1.椒盐噪声 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中常常见到的一种噪声

图像退化/复原过程模型 高斯噪声 PDF(概率密度函数) 生成高斯随机数序列 算法可参考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/csur07dt.pdf> 代码实现 double gaussrand() { static double V1, V2, S; ; double X; ) { do { double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; double U2 = (double)rand() / RAND_MAX; V1

本文链接:https://blog.csdn.net/LYduring/article/details/80443573 一.目的实现算术均值滤波器.几何均值滤波器.中值滤波器.修正的阿尔法均值滤波器.自适应中值滤波器,并比较不同滤波器的降噪结果. 二.代码代码的思路如下: (1)先对原始的电路图先后进行加高斯噪声和椒盐噪声:之后设置滤波器的模板大小为5*5,分别对被噪声污染的图像进行算术均值.几何均值.中值.修正的阿尔法滤波,并输出图像,方便结果比较. (2)为了比较中值滤波器和自适应中值滤波

matlab 图像分割算法源码 1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,5

                   -------------------开通头条号-------------------- 实验名称 图像去噪 实验目的 1.掌握算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法 2.掌握利用中值滤波器进行图像去噪的算法 3.掌握自适应中值滤波算法 4.掌握自适应局部降低噪声滤波器去噪算法 5.掌握彩色图像去噪步骤 实验内容 1.均值滤波 具体内容:利用 OpenCV 对灰度图像像素进行操作,分别利用算术均值滤波器.几何均值滤波器.谐波

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进

1.空间滤波基础概念 1.空间滤波基础 空间滤波一词中滤波取自数字信号处理,指接受或拒绝一定的频率成分,但是空间滤波学习内容实际上和通过傅里叶变换实现的频域的滤波是等效的,故而也称为滤波.空间滤波主要直接基于领域(空间域)对图像中的像素执行计算,用滤波器(也成为空间掩膜.核.模板和窗口)直接作用于图像本身完成类似的平滑. 2.空间滤波机理 对空间域中的每一点(x,y),重复如下操作: 对预先定义的以(x,y)为中心的领域内的像素进行预定义运算. 将(1)中运算的结果作为(x,y)点新的响应. 上