【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式,包括加高斯白噪声(AWGN)、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声(SIDD、DND)等

请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(Image Denoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)

文章目录

  • 前言
  • 加高斯噪声(AWGN)
    • 在numpy上加
    • 在Tensor上加
  • 完整代码
  • 加其他噪声(模拟真实世界的噪声)
    • 加随机散粒噪声和真实噪声(Possion-Gaussian)
    • 加SIDD噪声
    • 加DND噪声
    • 使用方法与可视化
    • 可视化结果对比


前言

本文介绍给干净图像加噪的若干种方式,新手入门必看!

理论:Clean + noise = Noisy

根据noise类型不同,产生不同的Noisy,Noisy一般是模型输入。

需要图像流基础,请先看:【图像去噪】基础知识之图像流 | 图像从输入到输出的前世今生,包括类型变化、维度变化、数值变化等

加高斯噪声(AWGN)

在numpy上加

代码如下:

 
 

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