Python实现：添加灰度条纹噪声——周期性、非周期性、高斯分布

"这篇资源是关于使用Python编程语言在图像上添加不同类型的噪声，包括周期性、非周期性和高斯分布的灰度条纹噪声。通过提供的代码示例，可以理解如何利用numpy和matplotlib库来处理图像数据并可视化结果。" 在Python中，处理图像噪声是图像处理和计算机视觉领域中的常见任务，尤其是在模拟真实世界中的图像质量下降或进行图像增强时。此资源主要介绍了三种类型的噪声： 1. **周期性噪声**：周期性噪声通常是由周期性的信号干扰引起的，如条纹或波纹。在`add_periodic_noise`函数中，通过计算正弦函数的值并将其加到图像的每个像素上，模拟了这种噪声。函数接受三个参数：原始图像(img)、噪声的平均值(mean)、振幅(amplitude)和频率(frequency)。对于每个像素，函数计算2π倍频率乘以行索引的正弦值，然后将结果加上平均值，最后将噪声加到原始图像上。 2. **非周期性噪声**：非周期性噪声没有明显的重复模式，通常是随机分布的。`add_non_periodic_noise`函数使用numpy的`random.normal`函数生成服从正态分布的噪声，其参数包括平均值(mean)和标准差(std)。生成的噪声矩阵与图像尺寸相同，然后加到图像上，创建带有非周期性噪声的新图像。 3. **高斯分布噪声**：高斯噪声源自随机变量的正态分布，它在图像处理中非常常见。`add_gaussian_noise`函数同样使用`random.normal`生成噪声，只是这里的噪声是基于高斯分布的。平均值(mean)和标准差(std)决定了噪声的中心位置和分散程度。 在代码的最后部分，原始图像被读取并转换为灰度图像，然后分别应用上述三种噪声。使用matplotlib的`imshow`函数显示结果，并以灰度颜色映射(cmap='gray')呈现。通过四个子图，可以清晰地对比添加噪声前后的图像效果。 这个例子对理解噪声在图像处理中的作用非常有用，同时展示了Python中处理图像噪声的基本方法。对于学习者来说，这不仅有助于深入理解噪声的性质，还能学习到如何使用numpy和matplotlib进行图像处理和分析。