emgucv中的高斯噪声答案

【问题标题】：Gaussian Noise in emgucvemgucv中的高斯噪声
【发布时间】：2011-12-08 15:16:47
【问题描述】：

如何使用 emgucv 向图像添加高斯噪声（具有特定的均值和方差）？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我不太确定您作为高斯滤波器的要求是为了消除噪声。要使用自定义内核，您可以使用以下代码。如果您希望添加具有设定均值和方差的噪声，那么您可能不得不求助于循环通过 my_image.Data 属性并以这种方式添加它。下面是使用自定义内核的代码，如果它不是你之后告诉我的，我会尝试找到更合适的东西，示例图像的链接在这种情况下可能有用。

Image<Bgr, Byte> my_image = new Image<Bgr, byte>(open.FileName);

float[,] k = { {0, 0, 0},
               {0, 0, -0},
               {0.33F, 0, -0}};

ConvolutionKernelF kernel = new ConvolutionKernelF(k);

Image<Bgr, float> convolutedImage = my_image * kernel;

pictureBox1.Image = convolutedImage.ToBitmap();

我希望这会有所帮助，

克里斯

【讨论】：

【解决方案2】：

    Bitmap image = //your bitmap image
    Image<Hsv, Byte> templateImageInHsv = new Image<Hsv, Byte>(image);
    templateImageInHsv = templateImageInHsv.SmoothGaussian(3);

    // Summary:
    //     Perform Gaussian Smoothing in the current image and return the result
    //
    // Parameters:
    //   kernelSize:
    //     The size of the Gaussian kernel (kernelSize x kernelSize)
    //
    // Returns:
    //     The smoothed image
    public Image<TColor, TDepth> SmoothGaussian(int kernelSize);

【讨论】：

【解决方案3】：

 public static Image<Gray, byte> AddGaussianNoise(Image<Gray, byte> originalImage,int mean=0, int sigma=1)
        {
            var rnd = new Random();
            var noiseGenerator = new GaussianRandom(rnd);
            var noiseImage = new Image<Gray, float>(originalImage.Width, originalImage.Height);
            var tempImage = new Image<Gray, float>(originalImage.Bitmap);
            var noiseArray = Enumerable.Range(0, tempImage.Width * tempImage.Height).Select(o =>(float) noiseGenerator.NextGaussian(0, sigma)+mean).ToArray();                
            noiseArray = noiseArray.Select(o => o+mean ).ToArray();
            var arrayAsBytes= GetByteArray(noiseArray);
            noiseImage.Bytes = arrayAsBytes;
            tempImage += noiseImage;
            return tempImage.Convert<Gray, byte>();

        }

对于 GaussianRandom 我使用的是https://stackoverflow.com/a/4594881

【讨论】：