图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中，高斯噪声被用作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。...加性高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等,加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。
噪声检测 噪声检测方法 将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。...T=(1/3)[sqrt{sum_{k=-1}^{k=1}sum_{r=-1}^{r=1}[f(i+k,j+r)-average(W[x_(i,j)])]^2} 上述开关阈值判断法的优点是利用了图像邻域内的所有灰度值信息...（2）极值法 极值法[2]的基本思想是：在一幅图像中，邻域内的像素点和其它像素点存在较大的关联性，大多数情况下信号点与邻近像素点的灰度值差别不是太大，但噪声点相差较大；被椒盐噪声污染的像素点通常以最大值或最小值...极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点，尤其椒盐噪声图像，且该方法不用设置阈值，传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法，但该方法对椒盐去噪时，邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点...一种简单的椒盐噪声去噪 算法 . 计算机工程与 应用 , 2003, 39(20): 28-31 章节来源： 《图像椒盐噪声去噪算法研究及应用》-邓中东
图像条纹噪声消除 条纹噪声 sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与条纹噪声有相似之处。...因为IRFPA上位于不同列的传感器采用不同的读出电路，读出电路偏置电压的差异会在红外图像上产生明暗。 目前针对IRFPA响应的非均匀校正算法主要包括*基于标准源定标*和*基于场景的校正方法*两类。...不但增加了系统复杂度，还会打断图像采集过程。 基于场景的非均匀性校正算法，如基于恒定统计算法，神经网络算法。...目前的非均匀性矫正算法的缺点： 1、收敛速度慢 2、不能实时性处理 3、条纹噪声具有方向性（水平垂直）和贯穿性 预设条纹噪声模型 假设图像中像素(i, j)的值 z(i, j)表示为： z(i...；增益 A(i, j)表示固定模式噪声中的乘性分量；偏置分量 B(i, j)表示固定模式噪声中的加性分量。
python 代码： import cv2 as cv import numpy as np def add_salt_pepper_noise(image...
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...比如说： I=imread('image.bmp'); J=imnoise(I,'salt & pepper'); imshow(J); 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
当前C# .net语言的应用范围越来越广泛，IIS 的服务器架构后台代码、桌面应用程序的 winform 、Unity3d 的逻辑脚本都在使用。C# .net 具备强大的便捷特性，使得开发成本极低。...而作为一款.net 语言，也有它让开发者头疼的弊病——非常容易被反编译。市面上的 Dnspy, ILspy，de4dot等工具可以非常容易反编译出被混淆保护的C# .net 程序。...01解决方案 深思自主研发了为 C# .net 语言做保护的外壳：Virbox Protector .NET版。...将C# .net 编译成的执行程序(.exe)，动态库(.dll)直接拖入加壳工具即可完成保护操作，十分方便。并且在效果上已经完全看不到源码中的逻辑。...3、因此添加了强名称的程序加壳时要去除强名称, 并在加壳后重新添加强名称。 05函数级保护-代码加密 原理 代码加密是使用动态代码技术，将原始方法字节码加密，执行时才将方法解密并执行的保护方式。
python代码： import cv2 as cv import cv2 as cv import numpy as np def add_salt_pe...
为了节省存储空间，并使处理简便，C语言又提供了一种数据结构，称为“位域”或“位段”。所谓“位域”是把一个字节中的二进位划分为几 个不同的区域，并说明每个区域的位数。...，其形式为： struct 位域结构名 { 位域列表 }; 其中位域列表的形式为： 类型说明符 位域名：位域长度 例如： struct bs { int a:8; int b:2; int c:...例如： struct bs { int a:8; int b:2; int c:6; }data; 说明data为bs变量，共占两个字节。其中位域a占8位，位域b占2位，位域c占6位。...例如： struct bs { unsigned a:4 unsigned :0 /*空域*/ unsigned b:4 /*从下一单元开始存放*/ unsigned c:4 } 在这个位域定义中...，a占第一字节的4位，后4位填0表示不使用，b从第二字节开始，占用4位，c占用4位。
最近用到了图像向左或者向右旋转90°的情况，纠结了好一会儿，写下来供大家参考。...1 向左旋转90° //unsigned char *pImgData: 输入图像指针 //int WidthIn, int HeightIn:输入图像宽、高 //unsigned char *pImgOut...: 旋转后图像指针 void RotateOfLeft(unsigned char *pImgData, int WidthIn, int HeightIn) { int i, j, tempSize...pImgtemp + (j+1)*WidthIn - 1 - i); } } } 2 向右旋转90° //unsigned char *pImgData: 输入图像指针...//int WidthIn, int HeightIn:输入图像宽、高 //unsigned char *pImgOut: 旋转后图像指针 void RotateOfRight(unsigned char
问题背景 最近有小伙伴对于 C 语言中指针的运算有点疑问：指针变量加 1 之后，到底向后偏移了几个字节呢？...指针的类型不是机器码中的一部分，而是C语言提供的一种抽象，帮助程序员避免寻址错误。 每个指针都有一个值。这个值是某个指定类型的对象的地址。...NULL 指针 C语言标准中定义了 NULL 指针，作为一种特殊的指针变量，其指向的内容为空（即不指向任何东西）。将其赋值给某个指针变量，表示该指针目前并未指向任何东西。...C语言中的类型转换有两种：隐式类型转换和强制类型转换。...指针运算 C语言的指针运算有两种形式。 第一种：指针 ± 整数 这种计算出来的值，会根据该指针指向的某种数据类型的大小进行伸缩。
np.random.uniform(0.6,0.95) t=np.random.uniform(0.3,0.95) img_h=img_h*t+A*(1-t) return img_h img_path='C:...=AddHaze01(img) cv2.imshow("result00",result00) cv2.imshow("result01",result01) cv2.waitKey() 算法：图像加雾仿真是降低亮度
以前都是使C语言中File* 、fopen、fread等操作文件，这几天学习了C++ IO标准库，就应用来读取bmp图像。...= 'MB') { cerr << "这不是BMP图像"; return -1; } src.read((char *)&ih, sizeof(BITMAPINFOHEADER)); rows...= ih.biHeight; cols = ih.biWidth; //bmp图像数据存储是4字节对齐的 int colsDQ = (cols + 3) / 4 * 4; //移动到图像数据处...uchar *pData = new uchar[rows*colsDQ]; src.read((char *)pData, rows*colsDQ); //bmp图像数据转换到Mat图像数据（...Mat图像数据非对齐） for (int i = rows - 1; i >= 0; --i) //bmp图像存储为行倒序 for (int j = 0; j < cols; ++j) {
图像增强是指根据特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。...图像可以看成是一个特殊的二维的信号，某一点的灰度级，其实就是图像信号上这一点的幅度，根据信号的概念，频率就是信号变化的快慢，所谓的频率也就是这个图空间上的灰度变换的快慢，或者是叫图像的梯度变化，在图像中...本篇博文使用MATLAB实现对添加了噪声的图像，使用滤波器对图像进行平滑处理，实现图像滤波及噪声消除。...选择图像增强功能，载入实验图像，选择不同的滤波器，观察图像处理结果，改变滤波器模板，比较图像处理结果，效果如下图所示： 对图像添加椒盐噪声和高斯噪声，比较各种滤波器对椒盐噪声的平滑效果，以及均值滤波和高斯滤波对高斯噪声的去噪效果...，效果如下图所示： 项目资源下载请参见：MATLAB实现图像滤波及噪声消除【图像处理实战】
python数字图像处理-图像噪声与去噪算法 ?...图像噪声 椒盐噪声 概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。...给一副数字图像加上椒盐噪声的步骤如下： 指定信噪比 SNR （其取值范围在[0, 1]之间） 计算总像素数目 SP， 得到要加噪的像素数目 NP = SP * (1-SNR) 随机获取要加噪的每个像素位置...重复3,4两个步骤完成所有像素的NP个像素 输出加噪以后的图像 高斯噪声 概述： 加性高斯白噪声(Additive white Gaussian noise，AWGN)在通信领域中指的是一种功率谱函数是常数...中值滤波器对处理脉冲噪声(也称椒盐噪声)非常有效, 因为该噪声是以黑白点叠加在图像上面的. 与中值滤波相似的还有最大值滤波器和最小值滤波器.
所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。 在图像采集，编码，传输和处理期间，噪声总是出现在数字图像中。 在没有过滤技术的先验知识的情况下，很难从数字图像中去除噪声。...过滤图像数据是几乎每个图像处理系统中使用的标准过程。 过滤器用于此目的。 它们通过保留图像的细节来消除图像中的噪声。 过滤器的选择取决于过滤器行为和数据类型。...图8非均匀权重的相关函数.src：Udacity 图像噪声滤波器的类型： 有不同类型的图像噪声滤波器。 它们通常可分为两种类型。 ?...分析最合适的噪音滤波器： 从噪声和滤波器的实现，我们分析了最适合不同图像噪声的滤波器。 ? 有了这篇关于图像处理中的噪声过滤的这篇文章。 要了解有关噪音的更多信息，请参阅此处。...原文链接：https://medium.com/image-vision/noise-filtering-in-digital-image-processing-d12b5266847c
（一）python代码学习-数据处理图片加遮挡 ?...img2) plt.title("Add obstacle") plt.savefig("obstacle_image.jpg") pylab.show() （二）python代码学习-数据处理：图片加噪声...数据加噪： - 高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。 ?...前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。...Skimage读取图像是RGB，而Opencv是BGR Skimage读取图像后是(height, width, channel) （三）python代码学习-数据处理：数据加模糊 ?
扩散过程可以用一个Markov链来描述，将数据(如图像)从其原始分布逐渐转化为一个简单的噪声分布，例如高斯分布。 而反向过程则是从噪声分布生成真实数据的过程。...训练过程 Stable Diffusion模型的训练包括两个主要部分: a) 扩散器(Diffuser): 通过添加噪声数据，将训练数据集(如图像)逐渐转化为噪声分布。...通过最大似然估计,可以让生成模型学会从任意噪声分布和条件输入中生成真实数据。 生成过程 a) 文本编码: 利用预训练语言模型(如CLIP)将文本prompt编码为向量表示。...b) 反向扩散: 从纯噪声图像出发，生成模型利用文本prompt编码向量作为条件，逐步去噪生成图像。这是一个由噪声到数据的反向马尔可夫链过程。...b) 注意力机制: 注意力模块用于建模prompt与图像局部特征之间的依赖关系。 c) CLIP: 利用大规模预训练的CLIP模型进行文本和图像的对应表征。
椒盐噪声又被称作脉冲噪声，它会随机改变图像中的像素值，是由相机成像、图像传输、解码处理等过程产生的黑白相间的亮暗点噪声，其样子就像在图像上随机的撒上一些盐粒和黑椒粒，因此被称为椒盐噪声。...目前为止OpenCV 4中没有提供专门用于为图像添加椒盐噪声的函数，需要使用者根据自己需求去编写生成椒盐噪声的程序，本小节将会带领读者一起实现在图像中添加椒盐噪声。...判断图像通道数，通道数不同的图像中像素表示白色的方式也不相同。也可以根据需求只改变多通道图像中某一个通道的数值。 Step4：得到含有椒盐噪声的图像。...依照上述思想，在代码清单5-4中给出在图像中添加椒盐噪声的示例程序，程序中判断了输入图像是灰度图还是彩色图，但是没有对彩色图像的单一颜色通道产生椒盐噪声。...如果需要对某一通道产生椒盐噪声，只需要单独处理彩色图像每个通道即可。程序在图像中添加椒盐噪声的结果如图5-6、图5-7所示，由于椒盐噪声是随机添加的，因此每次运行结果会有所差异。
图像去噪声是图像增强、图像重建的重要内容之一，在现实中，很多图像难免存在噪声的问题，从而影响了图像的判别。当然图像去噪声在现有的图像处理软件中也比较成熟。 ...找到了一篇基于CNN的图像去噪声的论文，FFDNet: Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising，对其结果进行复现...vl_simplenn(net,input,[],[],'conserveMemory',true,'mode','test'); % 调用matconvnet 默认的函数 实验效果：（附图如下，可以看到，图像变得清晰
(白色噪点)，又能处理类似于高斯噪声的其他噪声，但不能处理胡椒噪声(黑色噪点)。...最大值滤波器：用预定义的像素邻域中的灰度最大值来代替像素的值，可用于找到图像中的最亮点，或用于消弱与明亮区域相邻的暗色区域，也可以用来降低胡椒噪声。...最小值滤波器：用预定义的像素邻域中的灰度最小值来代替像素的值，可用于找到图像中的最暗点，或用于削弱与暗色区域相邻的明亮区域，也可以用来降低盐粒噪声。...中点滤波器是统计排序滤波器与平均滤波器的结合，适合处理随机分布的噪声，例如高斯噪声、均匀噪声。...选择d的大小对图像处理的效果影响很大，当 d=0 时简化为算术平均滤波器，当 d=mn/2−1 简化为中值滤波器。
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