利用Python给灰度图像2人为地加上高斯噪声得到带噪声的图像

在Python中，我们可以使用`scikit-image`库来对灰度图像添加高斯噪声。首先，确保安装了这个库，如果没有，可以使用`pip install scikit-image`命令安装。

以下是一个简单的步骤，展示如何创建一个带高斯噪声的灰度图像：

from skimage import io, color, exposure, random_noise
import numpy as np

# 1. 加载灰度图像
image = io.imread('your_grayscale_image_path', as_gray=True)

# 2. 将图像转换为浮点数，以便于后续操作
image_float = image.astype(np.float32)

# 3. 定义噪声标准差（sigma），这决定了噪声的强度
noise_sigma = 0.1  # 调整此值以改变噪声程度

# 4. 使用random_noise函数生成高斯噪声
noisy_image = random_noise(image_float, var=noise_sigma**2, multichannel=False)

# 5. 如果需要，可以调整图像对比度和亮度，防止噪声遮盖细节
noisy_image_adjusted = exposure.rescale_intensity(noisy_image)

# 6. 最后，将结果保存为新的图像文件
io.imsave('noisy_image.png', noisy_image_adjusted)

在这个例子中，`var`参数控制噪声的方差，即标准差的平方，值越大表示噪声越明显。你可以根据实际需求调整这个参数。