目录

简述

1. 瑞利噪声

2. 伽马噪声 

3. 脉冲噪声

4. 泊松噪声

总结

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简述

在图像处理中，添加噪声是模拟真实场景的重要手段，用于测试算法的鲁棒性、增强模型的泛化能力或生成合成数据。以下介绍几种常见的噪声类型，包括：

• 瑞利噪声
• 伽马噪声
• 脉冲噪声
• 泊松噪声

并展示如何使用 Python 和 NumPy 添加这些噪声。

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1. 瑞利噪声

瑞利噪声（Rayleigh Noise） 是一种基于瑞利分布的噪声类型，通常用于模拟实际场景中的噪声，例如图像中散射现象的模拟。以下是代码实现：

import cv2
import numpy as npdef add_rayleigh_noise(image, sigma=0.1):"""对图像添加瑞利噪声。参数:image (ndarray): 输入图像，范围 [0, 255]。sigma (float): 瑞利分布的尺度参数（控制噪声强度）。返回:noisy_image (ndarray): 添加噪声后的图像。"""# 归一化图像到 [0, 1]normalized_image = image / 255.0# 生成瑞利噪声rayleigh_noise = np.random.rayleigh(scale=sigma, size=normalized_image.shape)# 添加噪声并裁剪到 [0, 1]noisy_image = np.clip(normalized_image + rayleigh_noise, 0, 1)# 恢复到 [0, 255] 范围并转换为 uint8 类型return (noisy_image * 255).astype(np.uint8)# 读取图片
image = cv2.imread("D:\\resource\\huaji.jpg")# 添加瑞利噪声
noisy_image = add_rayleigh_noise(image, sigma=0.1)# 显示结果
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Rayleigh", noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行效果：

2. 伽马噪声 

伽马噪声（Gamma Noise） 是一种基于伽马分布的随机噪声，常用于模拟图像中的统计波动，例如医学图像中的噪声。伽马噪声的强度可以通过分布的形状参数和尺度参数控制。

代码实现

import cv2
import numpy as npdef add_gamma_noise(image, shape=2.0, scale=0.1):"""对图像添加伽马噪声。参数:image (ndarray): 输入图像，范围 [0, 255]。shape (float): 伽马分布的形状参数（k）。scale (float): 伽马分布的尺度参数（theta）。返回:noisy_image (ndarray): 添加噪声后的图像。"""# 归一化图像到 [0, 1]normalized_image = image / 255.0# 生成伽马噪声gamma_noise = np.random.gamma(shape, scale, normalized_image.shape)# 添加噪声并裁剪到 [0, 1]noisy_image = np.clip(normalized_image + gamma_noise, 0, 1)# 恢复到 [0, 255] 范围并转换为 uint8 类型return (noisy_image * 255).astype(np.uint8)# 读取图像
image = cv2.imread("D:\\resource\\huaji.jpg")# 添加伽马噪声
noisy_image = add_gamma_noise(image, shape=2.0, scale=0.1)# 显示结果
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Gamma", noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行效果：

3. 脉冲噪声

脉冲噪声 (Salt-and-Pepper Noise) 是一种二值噪声，其中像素值随机变为 0（胡椒噪声） 或 255（盐噪声）。

代码实现

import cv2
import numpy as npdef add_salt_and_pepper_noise(image, salt_prob=0.02, pepper_prob=0.02):"""对彩色图片添加脉冲噪声（Salt-and-Pepper Noise）。参数:image (ndarray): 输入彩色图片。salt_prob (float): 盐噪声的比例。pepper_prob (float): 胡椒噪声的比例。返回:noisy_image (ndarray): 添加噪声后的图片。"""# 确保输入图像为整数型noisy_image = image.copy()h, w, c = noisy_image.shape# 添加盐噪声num_salt = int(salt_prob * h * w)salt_coords = [np.random.randint(0, i - 1, num_salt) for i in noisy_image.shape[:2]]noisy_image[salt_coords[0], salt_coords[1], :] = 255  # 对所有通道添加盐噪声# 添加胡椒噪声num_pepper = int(pepper_prob * h * w)pepper_coords = [np.random.randint(0, i - 1, num_pepper) for i in noisy_image.shape[:2]]noisy_image[pepper_coords[0], pepper_coords[1], :] = 0  # 对所有通道添加胡椒噪声return noisy_image# 读取彩色图片
image = cv2.imread("D:\\resource\\huaji.jpg")# 添加脉冲噪声
noisy_image = add_salt_and_pepper_noise(image, salt_prob=0.02, pepper_prob=0.02)# 显示结果
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Salt-Pepper", noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行效果：

4. 泊松噪声

泊松噪声 （Poisson Noise）服从泊松分布，通常用于模拟光子计数中的噪声。

泊松分布的概率质量函数为：

代码实现

import cv2
import numpy as np# 读取彩色图像
image = cv2.imread("D:\\resource\\huaji.jpg")# 将图像归一化到 [0, 1]
normalized_image = image / 255.0# 为每个通道添加泊松噪声
noisy_image = np.zeros_like(normalized_image)
for i in range(3):  # 对每个通道独立添加噪声noisy_channel = np.random.poisson(normalized_image[:, :, i] * 255) / 255.0noisy_image[:, :, i] = np.clip(noisy_channel, 0, 1)  # 保证范围在 [0, 1]# 恢复到 [0, 255] 并转换为 uint8 类型
noisy_image = (noisy_image * 255).astype(np.uint8)# 显示结果
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Poisson", noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行效果：

总结

噪声类型	特点	应用场景
瑞利噪声	偏向单侧分布，常用于雷达信号模拟	合成数据、特殊场景模拟
伽马噪声	控制形状和尺度，用于多样化数据增强	医学图像模拟
脉冲噪声	随机黑白点，模拟传感器故障	降噪算法测试
泊松噪声	用于低光条件下图像噪声模拟	光子计数噪声分析

通过添加不同类型的噪声，可以帮助我们测试图像处理算法的鲁棒性，并更真实地模拟图像在复杂环境中的表现。