保山公司做网站,自由策划网站建设,永嘉营销网站建设,wordpress 最新 调用在上一节的图像卷积我们了解到图像卷积可以用于去除图像中的噪声#xff0c;那么对于现实生活中每一张采集到的图像都会包含噪声#xff0c;也就是我们通过相机无法得到不包含噪声的图像#xff0c;如果我想衡量噪声去除能力的强弱#xff0c;就必须在一张不含噪声的图像中…    在上一节的图像卷积我们了解到图像卷积可以用于去除图像中的噪声那么对于现实生活中每一张采集到的图像都会包含噪声也就是我们通过相机无法得到不包含噪声的图像如果我想衡量噪声去除能力的强弱就必须在一张不含噪声的图像中人为添加噪声。 噪声介绍 图像在获取或者传输过程中会收到随机信号的干扰产生噪声。 ·椒盐噪声又称作脉冲噪声它会随机改变图像中的像素值是由相机成像图像传输解码处理等过程产生的黑白相间像椒盐一样的亮暗点噪声。 ·高斯噪声高斯噪声是指噪声分布的概率密度函数服从高斯分布正态分布的一类噪声这种噪声形式会遍布在图像中每一个位置也就是说这种噪声是每一个像素都可能会含有的或大或小。 下图分别是椒盐噪声要么黑色要么白色较为明显和高斯噪声遍布整个区域的噪声像黑白电视机的雪花信号一样的示例图。 椒盐噪声的产生 椒盐噪声产生的步骤 Step1:确定添加椒盐噪声的位置。 Step2:确定噪声的种类(椒盐噪声有两种黑色噪声和白色噪声。 Step3:根据椒盐噪声的种类修改图像像素灰度值。 Step4:得到含有椒盐噪声的图像。 rand_double() high double cvflann::rand_double( double 1.0,double low 0) 最大值1最小值0如果不设置任何参数函数随机给出0~1之间分布的小数里面的参数也可以人为进行设置 比如设置为3和2那么产生的随机数就是分布在2~3之间的小数它是以返回值的形式给出返回值为double类型。  rand_int() high int cvflann::rand_int( int RAND_MAX,int low 0) int类型给出的默认值的最大值是系统给出的也可以进行人为设置,比如0~100那么输出的所有数都是0~100之间的整数它的形式也是以返回值给出。 上述两个函数我们可以灵活地使用由于图像像素值都为整数并且产生的椒盐噪声的数据也是0或者255因此我门主要使用rand_int,为了保证函数产生的随机数能够在范围之内也为了增加随机数所适用的图像比如给出一个512*512图像我们就设置函数内的值为512这种形式是比较笨拙的因此它最好的方式就是你可以随意的生成一个随机数这个范围给你一个比较大的范围比如说你在0~10000之间生成随机数但是由于我们的位置是在512*512的正方形中如果生成一个大于此范围的数那么你的位置将会超出图像因此我们最好的方法是将产生的随机数除以图像的长度或者宽度求余数余数一定能够小于图像的长宽的并且大于等于0通过这样的限定就可以使得产生的随机数一定在图像范围内保证了产生随机数的随机性同样产生的噪声由于可黑可白随机的所以可以根据产生的随机数除以2的方式因为除以2求余数要么是0要么是1我们可以假设0产生的就是白色噪声1产生的就是黑色噪声通过这样的方式就可以在先确定噪声的位置后再确定噪声的颜色或种类最后修改像素值便可以得到椒盐噪声。 高斯噪声的产生 高斯噪声生成的步骤: Step1:创建一个与图像尺寸数据类型以及通道数相同的Mat类变量。由于高斯噪声是在全局内产生的因此噪声的尺寸要与原图像一致。 Step2:在Mat类变量中产生符合高斯分布的随机数随机数分布在Mat矩阵中。 Step3:将原图像和含有高斯分布的随机数矩阵相加。 Step4:得到添加高斯噪声的图像。 fill() void cv::RNG::fill(InputOutputArray mat,int distType,InputArray a,InputArray b,bool saturateRange false) ·mat:用于存放随机数的矩阵(与原图像尺寸数据类型相同)目前只支持低于5通道的矩阵。 ·distType:随机数分布形形式选择标志高斯分布或均匀分布。 ·a:确定分布规律的参数在均匀分布的情况下这是一个包含范围的下边界在正太分布的情况下这是一个平均值。 ·b:确定分布规律的参数在均匀分布的情况下这是一个非包含上边界在正太分布的情况下这是一个标准差。 ·saturateRange:预饱和标志仅用于均匀分布我们在使用高斯分布时使用此参数的默认值即可。 示例 #include opencv2/opencv.hpp #include iostreamusing namespace cv; //opencv的命名空间 using namespace std;//椒盐噪声函数 void saltAndPepper(cv::Mat image, int n) //参数需要添加噪声的图像噪声点数目 {for (int k 0; k (n / 2); k){//随机确定图像中位置int i, j;i cvflann::rand_int() % image.cols; //取余运算保证在图像列数之内j cvflann::rand_int() % image.rows; //取余运算保证在图像行数之内int write_black std::rand() % 2;//判定为白色噪声还是黑色噪声if (write_black 0) //添加白色噪声{if (image.type() CV_8UC1)//处理灰度图像{image.atuchar(j, i) 255; //白色噪声}else if (image.type() CV_8UC3) //处理彩色图像{image.atcv::Vec3b(j, i)[0] 255; //cv::Vec3b为opencv定义的一个3个值的向量类型image.atcv::Vec3b(j, i)[1] 255; //[]指定通道B:0,G:1,R:2image.atcv::Vec3b(j, i)[2] 255;}}else if (write_black 1)//添加黑色噪声{if (image.type() CV_8UC1)//处理灰度图像{image.atuchar(j, i) 0; //白色噪声}else if (image.type() CV_8UC3) //处理彩色图像{image.atcv::Vec3b(j, i)[0] 0; //cv::Vec3b为opencv定义的一个3个值的向量类型image.atcv::Vec3b(j, i)[1] 0; //[]指定通道B:0,G:1,R:2image.atcv::Vec3b(j, i)[2] 0;}}} }//主函数 int main() {Mat lena imread(E:/opencv/opencv-4.6.0-vc14_vc15/opencv/lenac.png);Mat equalLena;cvtColor(lena, equalLena, COLOR_BGR2GRAY); //转为灰度图像if (lena.empty()|| equalLena.empty()){cout 请确认图像文件名称是否正确 endl;return -1;}Mat lena_G, equalLena_G;lena.copyTo(lena_G);equalLena.copyTo(equalLena_G);imshow(lena原图, lena);imshow(equallena原图, equalLena);saltAndPepper(lena, 10000); //彩色图像加椒盐噪声saltAndPepper(equalLena, 10000); //灰度图像添加椒盐噪声imshow(lena添加噪声, lena);imshow(equalLena, equalLena);cout 下面是高斯噪声 endl;waitKey(0);//等待函数用于显示图像,按下键盘任意键后退出Mat lena_noise Mat::zeros(lena.rows, lena.cols, lena.type()); //用于存放高斯随机数的与原图像尺寸大小数据类型相同的Mat类Mat equalLena_noise Mat::zeros(lena.rows, lena.cols, equalLena.type());imshow(lena原图, lena_G);imshow(equalLena原图, equalLena_G);RNG rng; //创建一个RNG类,opencv中RNG类是用于生成随机数的伪随机数生成器可用来生成各种类型的随机数rng.fill(lena_noise, RNG::NORMAL, 10, 20); //生成三通道的高斯分布随机数(后面的参数是均值和方差值)rng.fill(equalLena_noise, RNG::NORMAL, 15,30); //生成单通道的高斯分布随机数imshow(三通道高斯噪声, lena_noise);imshow(单通道高斯噪声, equalLena_noise);lena_G lena_G lena_noise; //在彩色图像中添加高斯噪声equalLena_G equalLena_G equalLena_noise;//在灰度图像中添加高斯噪声//显示添加高斯噪声后的图像imshow(lena(高斯), lena_G);imshow(equalLena(高斯), equalLena_G);imwrite(E:/opencv/opencv-4.6.0-vc14_vc15/opencv/equalLena_G.png, equalLena_G); //保存灰度椒盐噪声图片imwrite(E:/opencv/opencv-4.6.0-vc14_vc15/opencv/equalLena.png, equalLena); //保存灰度高斯噪声图片waitKey(0);//等待函数用于显示图像,按下键盘任意键后退出return 0;}