Как добавить шум к цветному изображению-Opencv

Я пытаюсь добавить шум к изображению, а затем Денуазировать его, чтобы проверить мой алгоритм шумоподавления! Поэтому для бенчмарка я имею в виду этоонлайн-тестовые образцы . Я пытаюсь воспроизвести модель шума.

Со ссылкой на этот поток 1 , 2 я добавляю шум к изображению, как это! 

Mat mSource_Bgr;
mSource_Bgr= imread(FileName_S,1);

double m_NoiseStdDev=10;

Mat mNoise_Bgr = mSource_Bgr.clone();
Mat mGaussian_noise = Mat(mSource_Bgr.size(),CV_8UC3);

randn(mGaussian_noise,0,m_NoiseStdDev);
mNoise_Bgr += mGaussian_noise;

normalize(mNoise_Bgr,mNoise_Bgr,0, 255, CV_MINMAX, CV_8UC3);

imshow("Output Window",mNoise_Bgr);
//imshow("Gaussian Noise",mGaussian_noise);

Мое Входное Изображение Введите описание изображения здесь

Выходное Изображение с шумом Введите описание изображения здесь

Задача:

Добавление шума к изображению изменяет общую яркость изображения что в свою очередь изменяет мои конечные результаты PSNR!

Я хочу получить результаты как можно ближе к этому ! Введите описание изображения здесь

Что я пробовал до сих пор!

Я попытался добавить шум только в цветовой канал.

  1. преобразование входного изображения в цветовое пространство YUV

  2. Добавьте шум только в УФ-цветовых каналах и сохраните Y-канал неизменным.

    Результаты очень плохие & общий цвет изображения меняется! Добавлю код, если понадобится!

Так что любой совет относительно этого очень ценится! Может быть, вы дадите мне несколько формул для добавления шума к изображению!

2 2
opencv image-processing noise

2 ответа:

Похоже, что ваша матрица шума не может получить отрицательные значения, так как она имеет беззнаковый тип элемента char. Попробуйте оперировать с реальными ценными матрицами, это должно помочь.

2

Спасибо @Андрей смороду за ваши идеи! Я получил это работает! Вот мой обновленный код для добавления шума в цветное изображение. Надеюсь, это кому-то пригодится!

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

inline BYTE Clamp(int n)
{
    n = n>255 ? 255 : n;
    return n<0 ? 0 : n;
}

bool AddGaussianNoise(const Mat mSrc, Mat &mDst,double Mean=0.0, double StdDev=10.0)
{
    if(mSrc.empty())
    {
        cout<<"[Error]! Input Image Empty!";
        return 0;
    }

    Mat mGaussian_noise = Mat(mSrc.size(),CV_16SC3);
    randn(mGaussian_noise,Scalar::all(Mean),Scalar::all(StdDev));

    for (int Rows = 0; Rows < mSrc.rows; Rows++)
    {
        for (int Cols = 0; Cols < mSrc.cols; Cols++)
        {
            Vec3b Source_Pixel= mSrc.at<Vec3b>(Rows,Cols);
            Vec3b &Des_Pixel= mDst.at<Vec3b>(Rows,Cols);
            Vec3s Noise_Pixel= mGaussian_noise.at<Vec3s>(Rows,Cols);

            for (int i = 0; i < 3; i++)
            {
                int Dest_Pixel= Source_Pixel.val[i] + Noise_Pixel.val[i];
                Des_Pixel.val[i]= Clamp(Dest_Pixel);
            }
        }
    }

    return true;
}

bool AddGaussianNoise_Opencv(const Mat mSrc, Mat &mDst,double Mean=0.0, double StdDev=10.0)
{
    if(mSrc.empty())
    {
        cout<<"[Error]! Input Image Empty!";
        return 0;
    }
    Mat mSrc_16SC;
    Mat mGaussian_noise = Mat(mSrc.size(),CV_16SC3);
    randn(mGaussian_noise,Scalar::all(Mean), Scalar::all(StdDev));

    mSrc.convertTo(mSrc_16SC,CV_16SC3);
    addWeighted(mSrc_16SC, 1.0, mGaussian_noise, 1.0, 0.0, mSrc_16SC);
    mSrc_16SC.convertTo(mDst,mSrc.type());

    return true;
}


int main(int argc, const char* argv[])
{
    Mat mSource= imread("input.png",1); 
    imshow("Source Image",mSource);

    Mat mColorNoise(mSource.size(),mSource.type());

    AddGaussianNoise(mSource,mColorNoise,0,10.0);

    imshow("Source + Color Noise",mColorNoise); 


    AddGaussianNoise_Opencv(mSource,mColorNoise,0,10.0);//I recommend to use this way!

    imshow("Source + Color Noise OpenCV",mColorNoise);  

    waitKey();
    return 0;
}
4