python编程实现在频域给图像添加周期噪声
时间: 2024-05-08 22:19:52 浏览: 14
为了在频域给图像添加周期噪声,您可以执行以下步骤:
1. 导入所需的库
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
```
2. 读取图像并将其转换为灰度图像
```python
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
```
3. 对图像进行傅里叶变换和频域处理
```python
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
```
4. 构造周期噪声并对其进行傅里叶变换和频域处理
```python
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows//2, cols//2
# 构造噪声
noise = np.zeros((rows, cols))
noise[crow-10:crow+10, ccol-10:ccol+10] = 255
# 傅里叶变换和频域处理
fnoise = np.fft.fft2(noise)
fnoise_shift = np.fft.fftshift(fnoise)
```
5. 将图像和周期噪声进行相加
```python
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))
magnitude_noise_spectrum = 20*np.log(np.abs(fnoise_shift))
fshift = fshift + fnoise_shift
```
6. 对求和后的图像进行傅里叶逆变换
```python
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.abs(img_back)
```
7. 可视化结果
```python
plt.subplot(221), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Input Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223), plt.imshow(magnitude_noise_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Noise Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Image after HPF'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
这将在四个子图中显示输入图像、输入图像的频谱、周期噪声频谱以及处理后的图像。
最后,为了加强图像的周期噪声,可以尝试使用具有不同幅度和周期的多个噪声信号来执行此操作。