如何给图片添加乘性噪声。模仿SAR的相干噪声。使用python代码

可以使用numpy和scipy库在python中实现对图片添加乘性噪声。

首先，需要生成一个随机噪声数组，可以使用numpy中的random.randn()函数。然后，使用numpy中的multiply()函数将噪声数组与图片数组相乘。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy import signal

# 读取图片
img = imageio.imread('image.jpg')

# 生成随机噪声数组
noise = np.random.randn(*img.shape)

# 乘性噪声
img_noise = signal.convolve2d(img, noise, mode='same')

请注意，上面的示例代码只是模拟了相干噪声，如果需要模拟SAR数据的话需要更复杂的代码，这里只是给出了一个思路。

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python代码,lee sigma滤波去除sar的相干斑噪声

相干斑噪声是合成孔径雷达(SAR)图像处理中常见的问题之一。LEE sigma滤波是一种常用的去除相干斑噪声的方法，以下是一个Python代码的简单实现：

import numpy as np
import scipy.ndimage.filters as filters

def lee_sigma_filter(image, window_size, sigma):
    # 对输入图像进行LEE sigma滤波
    # image: 输入的SAR图像，为一个2D的numpy数组
    # window_size: 窗口大小，用于计算局部统计量，为一个奇数
    # sigma: 光谱方差（滤波参数），为一个大于等于0的浮点数
    
    # 通过最近邻插值法扩展图像的边界
    border_size = window_size // 2
    padded_image = np.pad(image, border_size, mode='reflect')
    
    # 初始化输出图像
    filtered_image = np.zeros_like(image)
    
    # 遍历每个像素点
    for i in range(image.shape[0]):
        for j in range(image.shape[1]):
            # 提取当前窗口的像素值
            window = padded_image[i:i+window_size, j:j+window_size]
            
            # 计算局部区域的均值和标准差
            mean = np.mean(window)
            std = np.std(window)
            
            # 根据LEE sigma滤波公式计算滤波后的像素值
            filtered_image[i, j] = image[i, j] - ((std/sigma)**2) * (image[i, j] - mean)
    
    return filtered_image

上述代码中使用了 `numpy` 和 `scipy` 库，其中 `numpy` 提供基本的数组处理功能，`scipy` 的 `ndimage` 模块中的 `filters` 库用于进行滤波操作。

使用该代码去除SAR图像的相干斑噪声，只需要将SAR图像作为输入，调用 `lee_sigma_filter` 函数，并传入适当的窗口大小和滤波参数即可。该函数会返回一个滤波后的SAR图像，可以进一步进行其他处理或者保存。