您现在所在位置: 首页 > 新闻中心

挑选婚纱照相框必须了解的小知识

2021-03-30 22:24:45
浏览: 126次 来源:【jake】 作者:-=Jake=-
返回列表

在此博客中c 高斯噪声,让我们了解盐和胡椒噪声以及高斯噪声的产生。

一、主要内容1. 1噪音的产生

图像噪声的原因非常复杂。一些可能是数字信号在传输过程中丢失或受到干扰爱游戏体育 ,还有一些是由成像设备或环境本身引起的不稳定的图像质量爱游戏网页版 ,它反映了图像的亮度和颜色。表现出一定程度的不一致。

1. 2噪声分类

根据噪声的类型c 高斯噪声,常见的图像噪声可以分为以下几种类型:

椒盐噪声

是一种随机在图像中出现的稀疏分布的黑白像素点, 对椒盐噪声一种有效的去噪手段就是图像中值滤波

高斯噪声/根据高斯分布

一般会在数码相机的图像采集(acquisition)阶段发生,这个时候它的物理//光等各种信号都可能导致产生高斯分布噪声。

均匀分布的噪声

均匀/规则噪声一般都是因为某些规律性的错误导致的

二、代码演示

#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
void add_salt_pepper_noise(Mat &image);
void gaussian_noise(Mat &image);
int main(int artc, char** argv) {
	Mat src = imread("C:/Users/Dell/Desktop/picture/opencv_tutorial/opencv_tutorial/data/images/cos.jpg");
	//Mat src = imread(".noise/cos.jpg");
	if (src.empty()) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);
	gaussian_noise(src);
	waitKey(0);
	return 0;
}
void add_salt_pepper_noise(Mat &image) {
	RNG rng(12345);
	int h = image.rows;
	int w = image.cols;
	int nums = 10000;
	for (int i = 0; i < nums; i++) {
		int x = rng.uniform(0, w);
		int y = rng.uniform(0, h);
		if (i % 2 == 1) {
			image.at<Vec3b>(y, x) = Vec3b(255, 255, 255);
		}
		else {
			image.at<Vec3b>(y, x) = Vec3b(0, 0, 0);
		}
	}
	imshow("salt pepper", image);
}
void gaussian_noise(Mat &image) {
	Mat noise = Mat::zeros(image.size(), image.type());
	randn(noise, (15, 15, 15), (30, 30, 30));
	Mat dst;
	add(image, noise, dst);
	imshow("gaussian noise", dst);
}

三、输出结果3. 1椒盐噪声

在这里插入图片描述

3. 1高斯噪声

在这里插入图片描述

我们可以看到产生的噪声类型明显不同。在这里百人炸金花 ,我们使用两个图像。

来吧爱游戏澳洲幸运10 ,阿超没有洞!

老王


搜索