解释以下下面这段代码：void add_gaussian_noise() { int i, j; float noise; for (i = 0; i < IMAGE_HEIGHT; i++) { for (j = 0; j < IMAGE_WIDTH; j++) { noise = sqrt(-2 * log((double)rand() / RAND_MAX)) * cos(2 * M_PI * (double)rand() / RAND_MAX); image[i][j] += (int)(noise * noise_variance); } } }

这段代码实现了向图像中添加高斯噪声的功能。具体来说，它遍历了一个二维数组 "image"，并对每个像素点添加一些高斯噪声。其中：

- "IMAGE_HEIGHT" 和 "IMAGE_WIDTH" 分别表示图像的高和宽；
- "noise_variance" 是一个控制噪声强度的参数；
- "rand()" 函数用于生成一个 0 到 RAND_MAX 之间的随机整数；
- "M_PI" 是一个常量，表示圆周率；
- "sqrt()" 和 "cos()" 函数分别计算一个数的平方根和余弦值。

具体来说，这段代码首先生成两个随机数，然后计算出一个服从均值为 0、方差为 1 的正态分布的随机数。最后将这个随机数乘以噪声强度 "noise_variance"，并将结果加到图像的像素值上。这样就实现了向图像中添加高斯噪声的功能。

相关问题

def add_gaussian_noise（image， percent， mean=0， var=0.04）： # 将图像转为浮点型 image = np.array（image / 255， dtype=float） # 计算噪声数量 num = int（percent * image.size） # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint（0， image.size， num） noise = np.random.normal（mean， var ** 0.5， num） # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image % = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise（grayImage， percent） if out.min（） < 0： low_clip = -1.否则：low_clip = 0。out = np.clip （ out ， low_clip ，1） gasuss_image = np.uint8（out *255）简化以上代码

以下是简化后的代码：

import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04):
    # 将图像转为浮点型
    image = image / 255.0
    # 计算噪声数量
    num = int(percent * image.size)
    # 生成坐标和噪声
    coords = np.random.randint(0, image.size, num)
    noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)
    # 添加噪声
    image.flat[coords] += noise
    image = np.clip(image, 0, 1)
    # 噪声比例
    out = image * percent
    gasuss_image = np.uint8(out * 255)
    return gasuss_image

这个函数的作用是给灰度图像添加高斯噪声。其中，`image` 是一个灰度图像，`percent` 是噪声比例，`mean` 和 `var` 分别是高斯分布的均值和方差。函数首先将图像转为浮点型，并计算噪声数量。然后，随机生成噪声的坐标和噪声值，并将噪声添加到图像中。最后，将图像像素值限制在 0 到 1 之间，并将噪声比例乘以图像像素值，得到最终的带有噪声的图像。

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04): # 将图像转为浮点型 image = np.array(image / 255, dtype=float) # 计算噪声数量 num = int(percent * image.size) # 生成坐标和噪声 coords = np.random.randint(0, image.size, num) noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num) # 添加噪声 image.flat[coords] += noise return image percent = 0.01 # 噪声比例 out = add_gaussian_noise(grayImage, percent) if out.min() < 0: low_clip = -1. else: low_clip = 0. out = np.clip ( out , low_clip ,1) gasuss_image = np.uint8(out *255)简化以上代码

以下是简化后的代码：

import numpy as np

def add_gaussian_noise(image, percent, mean=0, var=0.04):
    image = image / 255.0
    num = int(percent * image.size)
    coords = np.random.randint(0, image.size, num)
    noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, num)
    image_flat = image.flatten()
    image_flat[coords] += noise
    image = np.clip(image_flat, 0, 1)
    return np.uint8(image * 255)

percent = 0.01
out = add_gaussian_noise(grayImage, percent)
gasuss_image = out.astype(np.uint8)

这段代码的作用是给灰度图像添加高斯噪声。首先将图像转为浮点型，然后根据噪声比例计算需要添加的噪声数量。随机生成噪声坐标和噪声值，然后将噪声添加到图像中。最后将图像像素值限制在0到1之间，并将其转换为8位整数型。