如果想为低分辨率数据集的图片添加随机噪声该如何处理

如果你想为低分辨率（LR）数据集的图片添加随机噪声，可以在`__getitem__`方法中加入一个噪声生成步骤。这里是一个简单的例子：

import numpy as np
from PIL import Image

def add_random_noise(lr_image, noise_level=0.1):
    # 假设noise_level控制噪声强度，默认值为10%
    noisy_lr = lr_image + np.random.normal(scale=noise_level, size=lr_image.shape)
    # 限制像素值在0-1范围内
    noisy_lr = np.clip(noisy_lr, 0., 1.)
    # 将numpy数组转换为PIL图像便于后续操作
    noisy_lr = Image.fromarray(np.uint8(noisy_lr * 255))
    return noisy_lr

def __getitem__(self, idx):
    with h5py.File(self.h5_file, 'r') as f:
        lr_data = np.expand_dims(f['lr'][idx] / 255., 0)  # 原始LR图像
        # 添加噪声
        noisy_lr = add_random_noise(lr_data)
        hr_data = np.expand_dims(f['hr'][idx] / 255., 0)  # 高分辨率图像保持不变

    return noisy_lr, hr_data

在这个修改后的版本中，每次从数据集中取出LR图像时，我们先加载原始图像，然后应用`add_random_noise`函数为其添加随机噪声。这将使得每个样本包含一定程度的随机噪声，有助于模型学习更鲁棒的特征。