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作者: 默声人_01bd | 来源:发表于2018-08-28 17:34 被阅读0次

椒盐噪声

图像噪声之椒盐噪声(Salt And Pepper Noise)

概述:

椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单。

算法步骤:

我们使用信噪比(Signal NoiseRate)衡量图像噪声,

图象的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比,但通常功率谱难以计算,有一种方法可以近似估计图象信噪比,即信号与噪声的方差之比。首先计算图象所有象素的局部方差,将局部方差的最大值认为是信号方差,最小值是噪声方差,求出它们的比值,再转成dB数,最后用经验公式修正。

如果是灰度图像的话,SNR=(洁净图片中的像素点的灰度值之和)/abs(噪声图片的灰度值之和-洁净图片中的灰度值之和)为该图像的信噪比。

给一副数字图像加上椒盐噪声的步骤如下:

(1)指定信噪比 SNR (其取值范围在[0, 1]之间)

(2)计算总像素数目 SP, 得到要加噪的像素数目 NP = SP * (1-SNR)

(3)随机获取要加噪的每个像素位置P(i, j)

(4)指定像素值为255或者0。

(5)重复3,4两个步骤完成所有像素的NP个像素

(6)输出加噪以后的图像

编程实例:

为简单起见,直接使用灰度图进行测试,彩色图的原理是相同的。

# -*- coding: utf-8 -*-fromPIL import Imagefrompylab import *fromnumpy import*#读取图片,灰度化,并转为数组img = im = array(Image.open('./source/test.jpg').convert('L'))#信噪比SNR =0.6#计算总像素数目 SP, 得到要加噪的像素数目 NP = SP * (1-SNR)noiseNum=int((1- SNR)*img.shape[0]*img.shape[1])#于随机位置将像素值随机指定为0或者255foriinrange(noiseNum):    randX=random.random_integers(0,img.shape[0]-1)      randY=random.random_integers(0,img.shape[1]-1)ifrandom.random_integers(0,1)==0:          img[randX,randY]=0else:          img[randX,randY]=255#显示图像gray()imshow(img)show()

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运行结果:

原图

SNR = 0.8

SNR = 0.6

SNR = 0.4

结语:

本篇博客主要介绍了椒盐噪声这种常见的图像噪声,希望对大家有所帮助~

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