python - 向图像添加像素级独立噪声

Question

我的问题很简单：我有一张图像，我想在图像中添加像素独立的噪声。噪声可以来自任何分布，例如高斯分布。numpy/scikit-learn 中有哪些可用模块可以做同样的事情？

我没有任何代码，但我正在学习 numpy.random.normal 等模块，我需要更多说明。没有一个模块明确表示如果我多次从分布中抽取样本，则抽取将是独立的。

谢谢你的建议。

Answer 1

你有几个选择。如果您想使用替换随机抽样，只需使用 numpy 的内置随机模块之一（即 numpy.random.random）。您还可以使用 numpy.random.pareto 来获得更戏剧性/突发的噪音。这些方法生成独立样本。

如果您有一个集合或数组形式的分布，您想从中提取样本而不重复（例如，您有一个数组 [0.1, 0.3, 0.9] 并希望仅使用这些值生成噪声），您使用 python 的内置 random.random.choice([0.1, 0.3, 0.9]) 从您的自定义分布中提取独立样本。您还可以指定replace=False.

Answer 2

是的，随机意味着独立。您可以使用 numpy/scipy 生成噪声并将其添加到图像中。也许学习本教程 对您有好处 这里的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

#--- data -----
a = 1
xi, yi = np.linspace(-a,a,nx), np.linspace(-a,a,ny)
x, y = np.meshgrid(xi,yi)    # 2-dimensional grid
U = np.exp(-x*x - y*y)       # picture/signal
V = np.random.randn(nx, ny)  # random noise

#--- grafics -----
fig = plt.figure(figsize=(22,11)) 
ax1 = fig.add_subplot(131)
ax1.imshow(U)
ax2 = fig.add_subplot(132)
ax2.imshow(V)
ax3 = fig.add_subplot(133)
ax3.imshow(U+0.2*V)
plt.show()
fig.savefig('signal_noise.png', transparency=True)