python - 向图像添加色度噪声

Question

我正在训练一个深度神经网络来提高图像质量。这些图像包含一些我想通过深度学习模型减少/移除的特定类型的噪声。为了做到这一点，我使用了一个几乎没有任何噪音的类似清晰高分辨率图像的巨大数据集，将特定类型的噪音添加到图像中并训练网络重新生成原始图像(自定义自动编码器网络)。到目前为止，对于几种噪声类型中的一种，这非常有效。无需深入细节，添加特定类型的噪声很容易。

现在我需要为图像添加另一种噪声类型，更准确地说:色度噪声，如下图(右下图)所示:link

如何在 Python 中人工生成色度噪声并将其添加到图像中？我可以使用全系列的图像处理包，PIL、numpy、OpenCV、torchvision...

Answer 1

您需要将图像转换为颜色空间，例如 HSV或 CIE Lab .然后将噪声添加到色度 channel (实验室中的 a、b，或 H、S 是 HSV)。最后，转换回 RGB。

这个色彩空间转换步骤非常常见，大多数图像工具包都应该具有该功能。