我正在尝试向图像添加噪声,然后对其进行降噪以测试我的降噪算法!所以对于基准,我指的是这个 Online Test samples .我正在尝试复制噪声模型。
Mat mSource_Bgr;
mSource_Bgr= imread(FileName_S,1);
double m_NoiseStdDev=10;
Mat mNoise_Bgr = mSource_Bgr.clone();
Mat mGaussian_noise = Mat(mSource_Bgr.size(),CV_8UC3);
randn(mGaussian_noise,0,m_NoiseStdDev);
mNoise_Bgr += mGaussian_noise;
normalize(mNoise_Bgr,mNoise_Bgr,0, 255, CV_MINMAX, CV_8UC3);
imshow("Output Window",mNoise_Bgr);
//imshow("Gaussian Noise",mGaussian_noise);
问题:
向图像添加噪声改变图像的整体亮度,这反过来又改变了我的最终结果 PSNR!
我想得到尽可能近的结果to this one !
到目前为止我尝试了什么!
我尝试只在颜色 channel 中添加噪点。
将输入图像转换为 YUV 颜色空间
仅在 UV 颜色 channel 中添加噪声并保持 Y channel 不变。
结果非常糟糕,图像的整体颜色发生了变化!如果需要,将添加代码!
因此非常感谢任何关于此的建议!可能会给我一些向图像添加噪声的公式!
最佳答案
谢谢@Andrey Smorodov 的见解! 我成功了!这是我在彩色图像中添加噪声的更新代码。希望这对某人有用!
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
inline BYTE Clamp(int n)
{
n = n>255 ? 255 : n;
return n<0 ? 0 : n;
}
bool AddGaussianNoise(const Mat mSrc, Mat &mDst,double Mean=0.0, double StdDev=10.0)
{
if(mSrc.empty())
{
cout<<"[Error]! Input Image Empty!";
return 0;
}
Mat mGaussian_noise = Mat(mSrc.size(),CV_16SC3);
randn(mGaussian_noise,Scalar::all(Mean),Scalar::all(StdDev));
for (int Rows = 0; Rows < mSrc.rows; Rows++)
{
for (int Cols = 0; Cols < mSrc.cols; Cols++)
{
Vec3b Source_Pixel= mSrc.at<Vec3b>(Rows,Cols);
Vec3b &Des_Pixel= mDst.at<Vec3b>(Rows,Cols);
Vec3s Noise_Pixel= mGaussian_noise.at<Vec3s>(Rows,Cols);
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
int Dest_Pixel= Source_Pixel.val[i] + Noise_Pixel.val[i];
Des_Pixel.val[i]= Clamp(Dest_Pixel);
}
}
}
return true;
}
bool AddGaussianNoise_Opencv(const Mat mSrc, Mat &mDst,double Mean=0.0, double StdDev=10.0)
{
if(mSrc.empty())
{
cout<<"[Error]! Input Image Empty!";
return 0;
}
Mat mSrc_16SC;
Mat mGaussian_noise = Mat(mSrc.size(),CV_16SC3);
randn(mGaussian_noise,Scalar::all(Mean), Scalar::all(StdDev));
mSrc.convertTo(mSrc_16SC,CV_16SC3);
addWeighted(mSrc_16SC, 1.0, mGaussian_noise, 1.0, 0.0, mSrc_16SC);
mSrc_16SC.convertTo(mDst,mSrc.type());
return true;
}
int main(int argc, const char* argv[])
{
Mat mSource= imread("input.png",1);
imshow("Source Image",mSource);
Mat mColorNoise(mSource.size(),mSource.type());
AddGaussianNoise(mSource,mColorNoise,0,10.0);
imshow("Source + Color Noise",mColorNoise);
AddGaussianNoise_Opencv(mSource,mColorNoise,0,10.0);//I recommend to use this way!
imshow("Source + Color Noise OpenCV",mColorNoise);
waitKey();
return 0;
}
关于opencv - 如何为彩色图像添加噪声 - Opencv,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32005094/