如何在图像中添加高斯噪声？答案

【问题标题】：How to add Gaussian noise to an image?如何在图像中添加高斯噪声？
【发布时间】：2016-01-24 11:42:14
【问题描述】：

如何在python中给图像添加一定量的高斯噪声？我是否需要以某种方式将图像的值转换为双精度类型或其他类型？

另外，我对测量图像中的噪点水平有疑问。一个根据 dB（分贝）添加它，而另一个则考虑方差。它是如何相关的，我应该如何测量噪音水平？

【问题讨论】：

Numpy 有一些非常方便的图像处理功能：scipy-lectures.org/advanced/image_processing

标签： python image image-processing gaussian noise

【解决方案1】：

您可以在 scikit-image 中使用 random_noise 函数。它是这样的：

skimage.util.random_noise(image, mode='gaussian', seed=None, clip=True, **kwargs)

您可以在此处阅读有关它的更多信息： http://scikit-image.org/docs/stable/api/skimage.util.html#random-noise

【讨论】：

【解决方案2】：

我假设您的意思是应用Gaussian blur。 Pillow（Python Image Library fork）支持很多图像处理方法，包括高斯模糊。 ImageFilter 模块特别实现了这一点。

至于如何测量噪音水平——这是一个有点复杂的问题。半径和方差的概念大多是相关的（this post 在某种程度上讨论了它）。实际上，为了在这里选择正确的参数进行图像处理，理论上一切都很好，但我发现猜测并尝试成为这里的最佳方法。

dB 通常与Gaussian filters 相关（至少在可以作用于输入信号的“高斯”事物的主题上），例如在数字信号处理 (DSP) 中。高斯模糊/滤波器是与输入信号卷积类似的概念，但在不同领域进行了讨论。在谈论 DSP 中的信号时，谈论滤波器响应的 dB 会更自然一些……以及一般地比较信号。我假设这不是你在说的。

【讨论】：