使用Python为图像添加“盐和胡椒”噪声

在本文中，我们将看到如何使用Python向图像添加“椒盐”噪声。

噪声：噪声是指计算机版本中信号中的随机干扰。在我们的例子中，信号是一个图像。图像亮度和颜色的随机干扰称为图像噪声。

Salt-and-pepper：仅在灰度图像（黑白图像）中发现。顾名思义，胡椒（黑色）中的盐（白色）-黑暗区域中的白色斑点或盐（白色）中的胡椒（黑色）-白色区域中的黑色斑点。换句话说，具有椒盐噪声的图像将在明亮区域中具有少量暗像素，在暗区域中具有少量亮像素。椒盐噪声也称为脉冲噪声。它可能由多种原因引起，例如坏点、模数转换错误、位传输错误等。

让我们看看如何在图像中添加椒盐噪声——

• 椒盐噪声只能添加到灰度图像中。因此，读取图像后将其转换为灰度
• 随机选择添加噪声的像素数（number_of_pixels）
• 在图像中随机选取一些将添加噪声的像素。可以通过随机选取 x 和 y 坐标来完成
• 注意生成的随机值必须在图像尺寸范围内。 x 和 y 坐标必须在图像大小的范围内
• 可以使用随机数生成器函数生成随机数，如代码中使用的 random.randint
• 将一些随机选取的像素着色为黑色，将它们的值设置为 0
• 将一些随机选取的像素着色为白色，将它们的值设置为 255
• 保存图像的值

下面是实现：

Python

import random
import cv2
  
def add_noise(img):
  
    # Getting the dimensions of the image
    row , col = img.shape
      
    # Randomly pick some pixels in the
    # image for coloring them white
    # Pick a random number between 300 and 10000
    number_of_pixels = random.randint(300, 10000)
    for i in range(number_of_pixels):
        
        # Pick a random y coordinate
        y_coord=random.randint(0, row - 1)
          
        # Pick a random x coordinate
        x_coord=random.randint(0, col - 1)
          
        # Color that pixel to white
        img[y_coord][x_coord] = 255
          
    # Randomly pick some pixels in
    # the image for coloring them black
    # Pick a random number between 300 and 10000
    number_of_pixels = random.randint(300 , 10000)
    for i in range(number_of_pixels):
        
        # Pick a random y coordinate
        y_coord=random.randint(0, row - 1)
          
        # Pick a random x coordinate
        x_coord=random.randint(0, col - 1)
          
        # Color that pixel to black
        img[y_coord][x_coord] = 0
          
    return img
  
# salt-and-pepper noise can
# be applied only to greyscale images
# Reading the color image in greyscale image
img = cv2.imread('lena.jpg',
                 cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  
#Storing the image
cv2.imwrite('salt-and-pepper-lena.jpg',
            add_noise(img))

输出：

输入图像：“lena.jpg”

输出图像：“Salt-and-pepper-lena.jpg”