【OpenCV, MFC, DIP】向图像中加入各种噪声
1.椒盐噪声
Mat dstImage = srcImage.clone();
for (int k = ; k < n; k++)
{
//随机取值行列
int i = rand() % dstImage.rows;
int j = rand() % dstImage.cols;
//图像通道判定
if (dstImage.channels() == )
{
dstImage.at<uchar>(i, j) = ; //盐噪声
}
else
{
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[] = ;
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[] = ;
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[] = ;
}
}
for (int k = ; k < n; k++)
{
//随机取值行列
int i = rand() % dstImage.rows;
int j = rand() % dstImage.cols;
//图像通道判定
if (dstImage.channels() == )
{
dstImage.at<uchar>(i, j) = ; //椒噪声
}
else
{
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[] = ;
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[] = ;
dstImage.at<Vec3b>(i, j)[] = ;
}
}
2.高斯噪声
高斯噪声是指高绿密度函数服从高斯分布的一类噪声。特别的,假设一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度有事均匀分布的,则称这个噪声为高斯白噪声。
高斯白噪声二阶矩不相关。一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关性。高斯噪声包含热噪声和三里噪声。
高斯噪声万有由它的事变平均值和两瞬时的协方差函数来确定,若噪声是平稳的。则平均值与时间无关,而协方差函数则变成仅和所考虑的两瞬时之差有关的相关函数。在意义上它等同于功率谱密度。高斯早生能够用大量独立的脉冲产生,从而在不论什么有限时间间隔内。这些脉冲中的每个买充值与全部脉冲值得总和相比都可忽略不计。
依据Box-Muller变换原理,建设随机变量U1、U2来自独立的处于(0,1)之间的均匀分布,则经过以下两个式子产生的随机变量Z0。Z1服从标准高斯分布。
上式中Z0,Z1满足正态分布,当中均值为0,方差为1,变量U1和U2能够改动为下式:
#define TWO_PI 6.2831853071795864769252866 double generateGaussianNoise()
{
static bool hasSpare = false;
static double rand1, rand2; if(hasSpare)
{
hasSpare = false;
return sqrt(rand1) * sin(rand2);
} hasSpare = true; rand1 = rand() / ((double) RAND_MAX);
if(rand1 < 1e-) rand1 = 1e-;
rand1 = - * log(rand1);
rand2 = (rand() / ((double) RAND_MAX)) * TWO_PI; return sqrt(rand1) * cos(rand2);
}
void AddGaussianNoise(Mat& I)
{
// accept only char type matrices
CV_Assert(I.depth() != sizeof(uchar)); int channels = I.channels(); int nRows = I.rows;
int nCols = I.cols * channels; if(I.isContinuous()){
nCols *= nRows;
nRows = ;
} int i,j;
uchar* p;
for(i = ; i < nRows; ++i){
p = I.ptr<uchar>(i);
for(j = ; j < nCols; ++j){
double val = p[j] + generateGaussianNoise() * ;
if(val < )
val = ;
if(val > )
val = ; p[j] = (uchar)val; }
} }
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