图像噪声是影响人们接受图像信息的因素，常见的噪声有高斯噪声和椒盐噪声。因为最近课程要求，做一个图像恢复的Project，所以掌握了给图像添加噪声以及去除噪声的方法。         给图像添加高斯噪声        高斯噪声是大量具有正太分布的随机变量性质的值加到原图像造成的，要给图像添加高斯噪声，其实问题就是怎么产生正太分布随机变量。首先用Randdom对象的NextDoub

图像处理1 灰度处理data库的使用for循环批处理图像对图像属性的查看图片类型图片尺寸图片宽度图像高度通道数总像素个数最大像素值最小像素值，像素平均值图像点像素值 for循环分别显示图像rgb通道椒盐噪声的生成中值滤波处理高斯模糊处理图像切割 灰度处理 from skimage import ioa = 'tuxian.jpg'img = io.imread(a,as_gr

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你可以按帧读入yuv视频。然后每帧图像加入椒盐噪声，然后按帧保存成yuv视频就可以了啊。 %对YUV格式文件信息按帧读入并进行下采样后保存%注：此次处理的YUV文件的Y、U、V分量是分开处理的。但读入时是按4:2:2比例处理的%对yuv文件存储时候使用的是平面格式而不是打包格式function YUVSubsample(filename,frameNumMax,formatT,method

http://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100044248.html

对于公式 f ^ ( x , y ) = ∑ ( s , t ) ∈ S x y g ( s , t ) Q + 1 ∑ ( s , t ) ∈ S x y g ( s , t ) Q \hat f(x,y)=\frac{\sum_{(s,t)\in S_{xy}}g(s,t)^{Q+1}}{\sum_{(s,t)\in S_{xy}}g(s,t)^{Q}} f^​(x,y)=∑(s,t)∈S

为了扩大数据集或者其他原因，我们通常需要对图片数据进行处理，加噪处理能让图片清晰度下降，模拟现实中的各种干扰。 椒盐噪声代码： import osimport cv2import numpy as npimport randomdef sp_noise(noise_img, proportion):'''proportion的值表示加入噪声的量，可根据需要自行调整'''height, w

文章目录 实验结果实验代码参考 实验结果 源路径 目标文件（实验结果） 实验代码 椒盐噪声matlab库函数 s = imnoise(A,'salt & pepper',density); 具体详情 请在matlab命令行中输入： help imnoise 可以看到椒盐噪声的用法。 get_salt_pepper_noise_of_one_imag

文章目录 一、高斯噪声与椒盐噪声的基本特点二、使用Matlab的imnoise()函数为图像添加噪声三、使用imfilter()进行均值滤波处理四、使用medfilt3()进行中值滤波处理五、两种滤波处理高斯噪声、椒盐噪声效果对比六、参考代码 一、高斯噪声与椒盐噪声的基本特点 噪声类型基本特点滤波处理高斯噪声噪声的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布），即某个强度的噪声点个数最