其中,(X)为原始数据,(X’)为添加噪声后的结果,(N(\mu, \sigma2))表示均值为(\mu)、方差为(\sigma2)的高斯噪声。 NoiseAdder-mean: float-std: float+add_noise(data) 参数示例代码 importnumpyasnpdefadd_gaussian_noise(data,mean=0,std=1):noise=np.random.normal(mean,std,data.shape)returndata+...
gauss_noiseImg = skimage.util.random_noise(img, mode='gaussian') # 添加10%的高斯噪声 salt_noiseImg = skimage.util.random_noise(img, mode='salt') # 添加椒盐噪声 print(gauss_noiseImg.dtype, "gaussian noisy image dtype") print(gauss_noiseImg.shape, "gaussian noisy image shape") print(salt...
def add_gaussian_noise(signal, mean=0, std_dev=1): """ 向信号中添加高斯噪声。 参数: signal (numpy.ndarray): 原始信号。 mean (float): 高斯噪声的均值(默认为0)。 std_dev (float): 高斯噪声的标准差(默认为1)。 返回: numpy.ndarray: 添加噪声后的信号。 """ noise = np.random.normal(me...
def add_gaussian_noise(image, mean=0, stddev=25): gaussian_noise = np.random.normal(mean, stddev, image.shape).astype(np.uint8) noisy_image = cv2.add(image, gaussian_noise) return noisy_image image = cv2.imread('input_image.jpg') noisy_image = add_gaussian_noise(image) cv2.imshow('...
noisy_image = np.clip((image + noise).astype(np.uint8), 0, 255) return noisy_image # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 添加高斯噪声 noisy_image = add_gaussian_noise(image) # 显示原始图像和添加噪声后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) ...
使用Python可以使用numpy库来给数据加上高斯噪声。下面是一个示例代码: import numpy as np def add_gaussian_noise(data, mean=0, std=1): noise = np.random.normal(mean, std, data.shape) noisy_data = data + noise return noisy_data # 示例数据 data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # ...
在上面的代码中,add_gaussian_noise函数接受三个参数:原始数据data、噪声的均值mean和噪声的标准差std。该函数首先使用numpy.random.normal函数生成与原始数据形状相同的高斯分布随机数(均值为mean,标准差为std),然后将这些随机数加到原始数据上,得到带有高斯噪声的数据。最后,打印输出带有噪声的数据。 请根据实际需要修...
noisy_image = add_gaussian_noise(image) # 显示原始图像和添加噪声后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 3. 添加椒盐噪声 除了高斯噪声,椒盐噪声也是常见的一种噪声类型,它会在图像中随机分布黑白像素点。下...
(noise)) return denoised_signal, snr # Generate a signal signal = np.sin(2*np.pi*5*np.linspace(0, 1, num=1000)) # Add Gaussian noise to the signal noise_std = 0.1 noisy_signal = add_noise(signal, noise_std) # Denoise the signal and print the SNR denoised_signal, snr = ...
importcv2importnumpyasnpdefadd_gaussian_noise(img,mean=0,sigma=25):# 创建高斯噪声gauss_noise=np.random.normal(mean,sigma,img.shape).astype(np.uint8)noisy_image=cv2.add(img,gauss_noise)# 将噪声加到原图上returnnoisy_image 1. 2. 3. ...