C++实现：基于均值与方差生成高斯噪声并叠加到图像

"根据均值和方差生成高斯噪声，给图像叠加高斯噪声" 在计算机视觉和图像处理领域，模拟真实世界中的噪声是非常重要的一个环节，这有助于测试和优化图像处理算法的性能。高斯噪声是一种常见的自然噪声类型，它的分布特性遵循正态分布（也称为高斯分布），具有特定的均值（mean）和方差（variance）。在给定的代码段中，展示了如何使用C++来生成高斯噪声并将其叠加到图像上。 首先，我们获取用户输入的均值（uniform）和方差（variance）。这两个参数定义了高斯噪声的中心位置和分散程度。均值决定了噪声的平均值，而方差决定了噪声的波动范围。在这个例子中，均值和方差是通过对话框 IDC_EDIT1 和 IDC_EDIT2 获取的，用户可以自定义这两个值以控制噪声的特性。 接下来，代码检查输入图像是否为空，然后获取图像的宽度（w）、高度（h）和每行的字节数（nrow）。nrow通常等于宽度乘以每个像素的字节数，但由于可能存在额外的填充，所以它可能大于宽度乘以3（对于RGB图像而言）。接着，获取图像的原始数据指针（psrc）。 在循环中，对于图像中的每一个像素，首先获取其红、绿、蓝三个分量的值。然后，通过两个均匀分布的随机数U1和U2来生成遵循正态分布的随机数Z。这是通过 Box-Muller 变换实现的，该变换可以将两个独立的均匀分布随机数转换为一对独立的正态分布随机数。 计算公式如下： 1. `U1` 和 `U2` 是 [0, 1) 范围内的随机数。 2. `R = sqrt(-2 * log(U2))` 代表正态分布的标准差。 3. `Theta = 2 * pi * U1` 代表角度，用于生成正弦波形。 4. `Z = R * sin(Theta)` 是正态分布的随机变量，其均值为0，标准差为1。 之后，将这个随机变量乘以方差的平方根，再加上用户指定的均值，得到最终的高斯噪声值（Gaussian_noise）。这个噪声值被加到原像素的红、绿、蓝分量上。 为了保持像素值在0到255的范围内，代码中包含了边界检查。如果加噪声后的像素值小于0，则设置为0；如果大于255，则设置为255。这样确保了结果图像的合法性。 最后，更新像素值并继续处理下一个像素。整个过程完成后，图像就成功地添加了高斯噪声。 这种技术常用于图像去噪、增强、模拟现实环境以及测试图像处理算法对噪声的鲁棒性等方面。通过调整均值和方差，可以生成不同强度和分布特征的高斯噪声，以满足各种应用场景的需求。