python-3.x - 为什么向图像添加高斯噪声会产生白屏？

Question

我在下面添加的图像 (water_coins.jpg) 中添加了一些高斯噪声，但它返回给我一个完全白色的空白屏幕(对于“noi”和“hoho”)。我不明白为什么

import numpy as np
import cv2


def gauss_noise(image):
    row, col, ch = image.shape
    mean = 0
    var = 0.01
    sigma = var ** 0.5
    gauss = np.random.normal(mean, sigma, (row, col, ch))
    gauss = gauss.reshape(row, col, ch)
    print(image)
    cv2.imshow("hoho", gauss + image)
    noisy = image + gauss
    return noisy


img = cv2.imread('water_coins.jpg')
noi = gauss_noise(img)
cv2.imshow("Noisy Gauss image", noi)
cv2.imshow("ho", img)
cv2.waitKey()

Answer 1

问题是，当您将一个类型为 np.uint8 的图像添加到另一个类型为 float 的图像时，它会生成一个 float 数组。通过 documentation of imshow你有:

If the image is 32-bit floating-point, the pixel values are multiplied by 255. That is, the value range [0,1] is mapped to [0,255].

这意味着任何大于 1.0 的值都将是白色，只有 0 将是黑色，在您的情况下，它们中的大多数将是白色，因此是白色图像。

现在解决方案:

1. 将其转换为 uint8 -> 您必须小心下溢(负数)和上溢(大于 255)。尝试双向截断，并决定如何处理小数部分(舍入、截断、取整)。

2. 将数据标准化为 0-1 -> 取决于你想做什么这可能是危险的，因为它可能会改变颜色，例如，如果所有颜色都在 120-150 左右，你会得到将图像颜色标准化为 0-255。

3. 在添加之前将噪声数组转换为np.uint8，并使用cv2.add避免饱和问题(下溢和上溢)