我正在对图像应用一些高斯噪声。我认为这种类型的噪音最类似于人们可以从垃圾相机中获得的传感器噪音(?)。
我的问题是:对于 3 通道图像,应用于每个像素的所有值的噪声值是否相同,即
noise = gaussian_value()
pixel = (r+noise, g+noise, b+noise)
这有效地改变了像素的整体亮度。
或者,是应用于像素中每个通道的单独噪声值,即
r_noise = gaussian_value()
g_noise = gaussian_value()
b_noise = gaussian_value()
pixel = (r+r_noise, g+g_noise, b+b_noise)
或者,是为每个像素选择一个随机通道并应用噪声,即
noise = gaussian_value()
pixel[randint(0,2)] += noise
这些方法中的哪一种最准确地模拟了我所追求的噪声类型(即传感器噪声)。我还认为大多数相机没有为每个像素设置单独的通道传感器,并从周围像素中插入颜色值,所以如果也是这种情况,它会影响答案吗?