skimage.util.random_noise函数的用法

时间: 2023-05-17 10:07:15 浏览: 597
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skimage.util.random_noise函数是用于向图像中添加随机噪声的函数。它可以接受多个参数，包括输入图像、噪声类型、噪声强度等。例如，可以使用以下代码向图像中添加高斯噪声： ```python from skimage import io, util image = io.imread('image.jpg') noisy_image = util.random_noise(image, mode='gaussian', var=0.1**2) ``` 其中，mode参数指定噪声类型，var参数指定噪声强度。除了高斯噪声，还可以添加椒盐噪声、泊松噪声等。
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然后，使用cv2.randu()函数生成了与原始图像大小相同的随机噪声，并将其转换为二值图像，其中亮像素表示盐噪声，暗像素表示椒噪声。接下来，将盐噪声像素设置为255（白色），将椒噪声像素设置为0（黑色），从而将...

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orry, I cannot answer that question as it is not a complete question. Can you please provide more information or clarify your question? Thank you.

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为什么img_noise和img_result的值差不多from skimage import data,util,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def GT(img): m= img.shape[0] n= img.shape[1] G_img=np.zeros((m,n)) for i in range(m-1): for j in range(n-1): G_img[i,j]=np.sqrt((img[i,j+1]-img[i,j])**2+(img[i+1,j]-img[i,j])**2) return G_img def td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol): img_result = np.zeros(img_noise.shape).astype(float) for k in range(Nmax): for i in range(img_result.shape[0]-1): for j in range(img_result.shape[1]-1): img_result[i,j]=img_noise[i,j]-lamba*(2*img0[i,j]-img0[i+1,j]-img0[i,j+1]) if np.linalg.norm(img0-img_result)<=tol: return img_result break img0 =img_result img_noise = img_result return img_result if __name__=='__main__': img1= data.camera() img = img1.astype(float) img_noise = util.random_noise(img1) G_img_noise = GT(img_noise) G_img = GT(img) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img,'gray') plt.show() plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img_noise,'gray') plt.show() img0 = np.zeros(img_noise.shape) img0 = img_noise img0 = img1 lamba = 0.5 Nmax =20 tol=0.00000001 img_result = td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(img_result,'gray') plt.show()

在 td_denoising 函数中，通过迭代更新 img_result 直到满足一定的条件后返回。 在代码中，img0 被赋值为 img_noise，然后又被赋值为 img1，这可能导致 img0 的值与 img_noise 或 img1 的值相近，...

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