def noise(img,proportion=0.05):
'''
随机的修改⼀定数量像素点的灰度值
:param img:
:param proportion: 噪声点占全部像素点的⽐例
:return:
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'''
height,width =img.shape[:2]
num = int(height*width*proportion)#多少个像素点添加噪声
for k in range(0, num):
# get the random point
xi = int(np.random.uniform(0, img.shape[1]))
xj = int(np.random.uniform(0, img.shape[0]))
首先打开PS软件,打开一张没有噪点的图片,点击菜单栏的滤镜里面的杂色,点击添加杂色选项;然后d出添加杂色的菜单,通过调整数量值来控制噪点的多少;调好之后点击确定就会看到最终效果。图像噪声是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化,通常是电子噪声的表现。它一般是由扫描仪或数码相机的传感器和电路产生的,也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的的散粒噪声影响产生的。Matlab中为图片加噪声的语句是:
(1)J = imnoise(I,type)
(2)J = imnoise(I,type,parameters)
其中I为原图象的灰度矩阵,J为加噪声后图象的灰度矩阵
一般情况下用(1)中表示即可,(2)中表示是允许修改参数,而(1)中使用缺省参数
至于type可有五种,分别为'gaussian'(高斯白噪声),'localvar'(与图象灰度值有关的零均值高斯白噪声),'poisson'(泊松噪声),'salt &pepper'(椒盐噪声)和'speckle'(斑点噪声)具体(2)中参数值的设定可根据个人需要其余情况以及若还有不懂请参考Matlab帮助文件。
在此使用'salt &pepper'(椒盐噪声),并将其参数设置为0.6。其例子如下:
L = imread(‘image_ori.jpg’)
J = imnoise(L, ‘salt &pepper’, 0.6)
imshow(J)//立即d出窗口,显示加了噪声后的图片
imwrite(J, ‘image_noise.jpg’, ‘jpg’, ‘Quality’, 100)//按100%的质量存储加了噪声的图片,Quality的默认值为75.
以上程序就表示把原图像加入椒盐噪声,但注意要把图像和以上程序的M文件放在同一个子目录下。
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