1. Generazione di numeri casuali: Questo è l'approccio più fondamentale. Si generano numeri casuali all'interno di un intervallo specificato e quindi mappa quei numeri su valori di pixel.
* Noise uniforme: Questo è il tipo più semplice. Si generano numeri casuali distribuiti in modo uniforme tra un valore minimo e massimo (ad es. 0 e 255 per immagini in scala di grigi a 8 bit). Ciò si traduce in un aspetto maculato. Le biblioteche come Numpy in Python lo rendono facile:
`` `Python
Importa Numpy come NP
Importa matplotlib.pyplot come plt
larghezza, altezza =256, 256
rumore =np.random.randint (0, 256, size =(altezza, larghezza), dType =np.Uint8)
plt.imshow (rumore, cmap ='grigio')
plt.show ()
`` `
* rumore gaussiano (rumore normale): Questo è più realistico in quanto simula il tipo di rumore spesso presente nei sensori di immagine. Si basa su una distribuzione gaussiana (normale). La media determina la luminosità media e la deviazione standard controlla l'intensità del rumore. Numpy fornisce `np.random.normal`:
`` `Python
Importa Numpy come NP
Importa matplotlib.pyplot come plt
larghezza, altezza =256, 256
medio =0
stddev =30 # Regola per il livello di rumore
rumore =np.random.normal (media, stddev, size =(altezza, larghezza)). astype (np.uint8)
rumore =np.clip (rumore, 0, 255) i valori #ensure sono nell'intervallo 0-255.
plt.imshow (rumore, cmap ='grigio')
plt.show ()
`` `
* Rumore di sale e pepper: Questo tipo introduce pixel in bianco e nero casuali. È possibile ottenere questo selezionando casualmente i pixel e impostando i loro valori su 0 (nero) o 255 (bianco).
`` `Python
Importa Numpy come NP
Importa matplotlib.pyplot come plt
larghezza, altezza =256, 256
salt_pepper_ratio =0,1 # percentuale di pixel interessati
rumore =np.random.Choice ([0, 255], size =(altezza, larghezza), p =[1-salt_pepper_ratio, salt_pepper_ratio])
plt.imshow (rumore, cmap ='grigio')
plt.show ()
`` `
2. Utilizzo delle librerie di elaborazione delle immagini: Libraries come OpenCV (CV2 in Python) e l'immagine di Scikit forniscono funzioni che possono aggiungere rumore alle immagini direttamente, offrendo spesso più controllo ed efficienza.
3. Rumore di Perlin (per trame procedurali): Questo è un tipo di rumore del gradiente spesso usato per creare trame dall'aspetto più naturale e meno rumore granulare. È più complesso da implementare da zero, ma le librerie possono gestirlo facilmente.
4. Simulazione di fonti di rumore specifiche: Per simulazioni molto realistiche, potrebbe essere necessario modellare fonti di rumore specifiche come rumore termico, rumore di colpi o rumore di quantizzazione. Ciò richiede spesso la comprensione dei processi fisici dietro la generazione del rumore.
Aggiunta di rumore a un'immagine esistente:
Una volta generato il rumore, lo aggiungi all'immagine originale per aggiunta di elementi o altre operazioni. Ricorda di regolare la scala del rumore per evitare il ritaglio (valori che superano l'intervallo valido, come 0-255 per le immagini a 8 bit).
La scelta del metodo dipende dalla tua applicazione specifica. Per simulazioni semplici, la generazione di numeri casuali è sufficiente. Per scenari più avanzati o rumore realistico, si consiglia l'uso di librerie di elaborazione delle immagini o tecniche di generazione di rumore più sofisticate. Ricorda di gestire potenziali valori di pixel fuori portata dopo aver aggiunto il rumore.
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