Генератор шумового шума

Question

Извините, если это кажется глупым или ленивым вопросом «я не могу найти», но я уже несколько дней пытался найти бумагу или что-нибудь подобное, чтобы объяснить, как для создания спекл-шума (на 2D-изображениях). Я обнаружил, что одним из наиболее простых способов удаления спекл-шума является средний фильтр (который я уже реализовал), но абсолютно нигде не могу найти способ генерации шума. Может кто-нибудь, пожалуйста, направить меня туда, где я могу научиться генерировать спекл-шум? Кроме того, было бы интересно узнать, был ли простой способ сделать это в OpenCV (библиотека обработки изображений C++).

Спасибо за любую помощь вы можете предоставить.

Answer 1

Штуктурные шумы, по существу, представляют собой мультипликативный шум, который может (или не иметь) иметь аддитивный шум (определения различаются в зависимости от обстоятельств). Этот paper обеспечивает хороший обзор спектрального шума, включая описания и подходы к его удалению.

Вот некоторая простая питон код, который может привести к мультипликативному спеклу шум:

import cv 

im = cv.LoadImage('tree.jpg', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) 
mult_noise = cv.CreateImage((im.width,im.height), cv.IPL_DEPTH_32F, 1) 

cv.RandArr(cv.RNG(6), mult_noise, cv.CV_RAND_NORMAL, 1, 0.1)  

cv.Mul(im, mult_noise, im) 

cv.ShowImage("tree with speckle noise", im) 
cv.WaitKey(0) 

никакого шума:

с спекл шумом:

Answer 2

Спекл-шум - это ссылка в физический процесс обработки изображений, поэтому я не уверен, что это просто (или даже действительно возможно) имитировать его в общем виде.

Однако, в зависимости от желаемого типа изображений, вы можете использовать другие формы шума для его приближения. Я предполагаю, что мультипликативный шум с солью и перцем должен более или менее делать трюк для имитации изображения SAR.

Другая (возможно, лучшая) возможность - исследовать сайты НАСА/ЕКА и искать изображения SAR (искать программы, такие как Pleiades, Cosmo-Skymed и SAR Lupe). В некоторых лабораториях с лазерной визуализацией mnybe также публично публикуются некоторые примеры данных.

Answer 3

Это может быть просто вопрос добавления гауссовского шума к вашему изображению. cvRandArr кажется хорошим кандидатом.

У вас также может быть что-то более сложное, размышляя над своим шумом с вашим сигналом, что также легко, так как это всего лишь множественное умножение пикселей между исходным изображением и вашим шумом.