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。...了解随机函数之后，在图像中添加椒盐噪声大致分为以下4个步骤 Step1：确定添加椒盐噪声的位置。...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。
完整代码可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取 原理 传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...假设对一定领域内的所有像素从小到大进行排序，如果存在孤立的噪声点，比如椒盐噪声（椒噪声——较小的灰度值，呈现的效果是小黑点；盐噪声——较大的灰度值，呈现的效果是小白点），那么从小到大排序的这个数组中，那些孤立的噪声一定会分布在两边...（要么很小，要么很大），这样子取出的中值点可以很好地保留像素信息，而滤除了噪声点的影响。...中值滤波器受滤波窗口大小影响较大，用于消除噪声和保护图像细节，两者会存在冲突。...如果窗口较小，则能较好地保护图像中的一些细节信息，但对噪声的过滤效果就会打折扣；反之，如果窗口尺寸较大则会有较好的噪声过滤效果，但也会对图像造成一定的模糊效果，从而丢失一部分细节信息。
GCC-PHAT方法本身具有一定的抗噪声和抗混响能力，但是在信噪比降低和混响增强时，该算法性能急剧下降。...为了锐化Rx1x2(τ)的峰值，可以根据信号和噪声的先验知识，在频域内对互功率谱进行加权，从而能抑制噪声和混响干扰。... 在实际的近场模型应用中，麦克风阵列所接收到的信号主要包括3部分；声源直达信号、经过墙壁或障碍物的反射信号以及环境噪声信号。...扩展 GCC时延估计中，信号x1和x2都采用理想模型，并没有过多考虑混响噪声，所以当混响较强时，GCC时延估计算法效果较差。...更多地，麦克风阵列信号的理想模型参见下图： 如上图所示，在理想模型中，假设麦克风阵列的所有阵元接收到的语音信号只包含直达信号与噪声信号，噪声信号为环境噪声（高斯白噪声），并且每个麦克风之间的噪声相互独立
窄带噪声、高斯噪声、白噪声是噪声里经常听到几个词。先看一下大致定义： 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。...窄带噪声是指频带范围较窄的一类噪声，系统的频带宽度远远小于其中心频率的系统。 白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。...可以看出他们描述的属于不同的领域，高斯噪声是从概率方面描述，窄带是从带宽方面描述，白噪声是从功率方面描述。...高斯型白噪声也称高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。...还有一种窄带高斯白噪声，概率密度函数满足正态分布统计特性、功率谱密度函数是常数且频带宽度远远小于其中心频率的一类噪声，称作窄带高斯白噪声。
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。...椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。...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....代码 见https://github.com/wangshub/python-image-process
今天来给大家分享下怎么做图片的噪声去除。平时其实大家上网都能遇到这样的场景，就是输入讨厌验证码，怎么都输不对。验证码现在可以说是千奇百怪、分外妖娆，为啥要做成这样呢？.../usr/bin/python2.7 # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image # 二值化处理 def two_value(): # 打开文件夹中的图片
一：噪声类型与去噪声方法介绍 图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要，最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的，常见的噪声类型有如下： 椒盐噪声 高斯噪声...，针对特定种类的噪声，使用有针对性函数与合理的参数可以取得较好的效果： 函数名称 去噪效果 blur 对各种噪声都有一定的抑制作用 GaussianBlur 对随机噪声比较好，对椒盐噪声效果不好 medianBlur...对椒盐噪声效果比较好 fastNlMeansDenoising 非局部去噪，速度很慢，可以调参的去噪方法 fastNlMeansDenoisingColored 同上，去噪针对彩色图像 对于fastNIMeansDenoising...) 二：程序效果演示 椒盐噪声图像 ? 中值滤波结果 ? 非局部均值去噪声结果 ? 高斯噪声图像 ? 中值滤波结果 ? 非局部均值去噪声结果 ?...Python版本源代码如下： def denoise_demo(): src = cv.imread("D:/javaopencv/lenanoise2.png") cv.imshow
原理说明 （1） 常见噪声：椒盐噪声和高斯噪声 椒盐噪声是指两种噪声，一种是盐噪声，另一种是胡椒噪声。盐=白色，椒=黑色。前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。...实现内容 （1） 构造一个矩形方块图像，对其分别加入高斯和椒盐噪声，显示原始图像和噪声图像，及每个图片相对应的直方图。...gaussian',0,0.01); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); subplot(2,3,2); imshow(I1); title('椒盐噪声后的图像...(2,3,5); imhist(I1); title('椒盐噪声图像的直方图'); subplot(2,3,6); imhist(I2); title('高斯噪声图像的直方图'); 运行结果： ?...结果分析 （1）从图1可以看出，原图（黑白图）直接是两极分化，加入椒盐噪声后直方图没有变化，因为椒盐噪声也是两极分化，加入高斯噪声可以看出直方图有高斯形状； （2）从图2可以看出，用逆滤波出来的图像很不理想
在本教程中，你将学习Python中的白噪声时间序列。 完成本教程后，你将知道: 白噪声时间序列的定义以及为什么它很重要。 如何检查是否你的时间序列是白噪声。...用于识别Python中白噪声的统计和诊断图。 让我们开始吧。 ? 什么是白噪声时间序列？ 时间序列可能是白噪声。时间序列如果变量是独立的且恒等分布的均值为0，那么它是白噪声。...白噪声时间序列的例子 在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。...series.hist() pyplot.show() # autocorrelation autocorrelation_plot(series) pyplot.show() 总结 在本教程中，你发现了Python...原文：http://machinelearningmastery.com/white-noise-time-series-python/
（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...### （3）两级门限法 两级门限法[3]的思想是：椒盐噪声点的灰度值通常是集中在 255 或 0 附近，有一个大致的范围，并不一定就以最大值或最小值的形式出现；所以通过给定一个范围来判断像素值是否为噪声点...该方法充分考虑到了椒盐噪声的特点，弥补了极值法的不足，提高了噪声点检测的准确性。但该方法仍需设置阈值。 参考文献： 1. Sun T, Neuvo Y....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
比如中值滤波器，最大值，最小值滤波器，其中中值滤波器对于椒盐噪声的效果很好。 锐化滤波。 考虑一阶微分和二阶微分，对于恒定灰度区域来说，其微分都是0，对于一阶微分来说的，连续变化的地方微分不是0。...5.1.噪声模型 这一块主要是介绍一些噪声，主要有高斯，瑞丽，伽马，指数，均匀，椒盐，周期等，可以看这个图： ?...一些噪声以及其直方图分布，其中椒盐噪声是唯一一个从视觉上可区分的噪声类型，对于只存在噪声的图像来说，一般可以采用空间滤波的方式来去掉噪声。 ①算术均值滤波器。 ?...这三个没什么说的，都是常用的统计排序滤波器，中值滤波就是选择局部均值来代替当前锚点像素，所以对于椒盐噪声特别有用。 ⑧中点滤波器。...和均值滤波器不同的是，去掉d/2个最大值，去掉d/2个最小值，然后再做平均，这个对混合多种情况的噪声很有用，比如椒盐噪声和高斯噪声，去掉排序的两端可以有效针对椒盐噪声，而做均值对高斯噪声有很好的的消除作用
为什么要使用滤波 消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的，而在较高频段，感兴趣的信息经常被噪声淹没。...因此一个能降低高频成分幅度的滤波器就能够减弱噪声的影响。 如下图，左图带有椒盐噪声，右图为使用中值滤波处理后的图片。 ?...python +opencv讲解 均值滤波 含义 如图：如果我们想对红色点进行处理，则它新值等于周围N乘N个像素点的平均（包括自身） ? 用表达式表达： ? 扩展到对整个图像进行均值滤波 ?...能处理被椒盐攻击过的照片。...中值滤波可以有效的去除斑点和椒盐噪声。但是效率低，其运算时间 为均值滤波的五倍以上。 ?
作者：小郭学数据 源自：快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是滤波 outline 均值滤波 中值滤波 自定义滤波 高斯滤波（模糊） 图像基础常识...： 噪声 椒盐噪声（Salt & Pepper）：含有随机出现的黑白亮度值。...高斯噪声：含有亮度服从高斯或正态分布的噪声。高斯噪声是很多传感器噪声的模型，如摄像机的电子干扰噪声。 ?...def memedianBlur(image): dst = cv.medianBlur(image, 5) # 中值模糊，对椒盐噪声去噪较好 cv.imshow("medianBlur...去除椒盐噪声较好。 中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。
对图像文件增加椒盐噪声，然后进行中值滤波 Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像 I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图 J =imnoise(I,‘salt & pepper’,...0.02);%给图像添加椒盐噪声 K =medfilt2(J);%对增加噪声后的图像进行中值滤波 subplot(2,2,1); imshow(I); title(‘原图’);%显示图像，并命名‘原图’...subplot(2,2,2); imshow(J); title(‘加噪声后’);%显示图像，并命名‘加噪声后’ subplot(2,2,3); imshow(K); title(‘加噪中值滤波后’)
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点...figure,imshow(P2); %加入椒盐躁声后显示图像 title('salt& pepper noise'); g = medfilt2(P1...加入高斯噪声的灰度图像 ? 加入椒盐噪声的灰度图像 ? 经过中值滤波后的高斯噪声灰度图像 ? 经过中值滤波后的椒盐噪声灰度图像 ? 经过均值滤波的高斯噪声灰度图像 ?...经过均值滤波的椒盐噪声灰度图像 ? 经过高斯滤波的高斯噪声灰度图像 ? 经过高斯滤波的椒盐噪声的灰度图像 结果分析：图像经过中值滤波后，高斯噪声没有被完全去除，椒盐噪声几乎被完全去除效果较好。...经过均值滤波后不管是高斯噪声还是椒盐噪声大部分都没有被去除，只是稍微模糊化。经过高斯滤波后，高斯噪声和椒盐噪声几乎被很大程度的模糊化，原图好像被加上了一层蒙版。
添加的椒盐噪声几乎全没了。 首先，大家需要了解一下一个简单的非线性空间滤波的工具箱。这个函数就是g=ordfilt2(f,order,domain)。 至于线性滤波，我在前面就已经讲过。...代码如下 clear clc f=imread('12_w.bmp'); %读原图像 f=rgb2gray(f); f1=imnoise(f,'salt & pepper',0.09); %加椒盐噪声...g=medfilt2(f1); %进行中值滤波 subplot(1,3,1),imshow(f),title('原图像') subplot(1,3,2),imshow(f1),title('被椒盐噪声污染的图像...代码如下： clear clc f=imread('12_w.bmp'); f1=imnoise(f(:,:,1),'salt & pepper',0.09); %加椒盐噪声 f2=imnoise(f(...:,:,2),'salt & pepper',0.09); %加椒盐噪声 f3=imnoise(f(:,:,3),'salt & pepper',0.09); %加椒盐噪声 f_noise(:,:,1)
两种常见噪声 函数介绍：python中的skimage图像处理模块，该函数可以方便的为图像添加各种类型的噪声。...'peppe' 胡椒噪声，随机用0或-1替换像素。属于低灰度噪声。 's&p' 椒盐噪声，盐噪声和胡椒噪声同时出现，呈现出黑白杂点。 'localvar' 高斯加性噪声，每点具有特定的局部方差。...1、椒盐噪声（脉冲噪声） 椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中常常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。...产生具有椒盐噪声的图像：（python） from skimage import util import cv2 if __name__ == "__main__": img = cv2.imread...可以看出高斯滤波对椒盐噪声的效果不如中值滤波。 ?
中值滤波法对消除椒盐噪声非常有效，在光学测量条纹图象的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大. 中值滤波在图像处理中,常用于保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。...= medfilt2(gray); %对加入椒盐噪声的灰度图像进行中值滤波 figure,imshow(median_filting_img); title('medfiltersalt & pepper...加入椒盐噪声的彩色图像 ? 加入椒盐噪声后的gray图像 ? 中值滤波后的结果 结果分析：中值滤波后的灰度图像明显去除了所有的椒盐噪声，与原始灰度图像相比图像本身被轻微模糊化。...RGB图像加入椒盐噪声 ? 中值滤波后 ? Gray图像加入椒盐噪声 ?...中值滤波后 结果分析： 从RGB图像和灰度图像来看，去除了大部分椒盐噪声噪点，部分没有去除的原因在于部分噪点过大，或者相邻太近，被当作中间值显示出来。大家可以试验增加到两次中值滤波的实验结果。
，从而消除孤立的噪声点。...中值滤波对脉冲噪声（椒盐噪声）有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护信号的边缘，使之不被模糊。这些优良特性是线性滤波方法所不具有的。此外，中值滤波的算法比较简单，也易于用硬件实现。...（DSP芯片实现） 椒盐噪声：椒盐噪声也称为脉冲噪声，是图像中经常见到的一种噪声，它是一种随机出现的白点或者黑点，可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素（或是两者皆有）。...椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。...可以看到中值滤波的效果还是非常显著的，它有效的去除了图中的椒盐噪声。
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。...椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...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。...去椒盐噪声办法 1、中值滤波 2、开关中值滤波器 SMF（Switching Median Filter）[参考文献](Detail - preserving median based filters...，上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好，噪声水平过高无法得到理想的结果。
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