OpenCV处理噪声与滤波

信号与噪声分析

简而言之，信号即为有价值的信息数据。当数据在生成、存储或传输等环节中遭受干扰而发生变化时，便会产生噪声。

图像同样属于数据的一种形式，其中包含着信号与噪声两个组成部分。信号代表我们所需的有效信息，由于图像的空间范围是固定的，因此噪声越多，信号所占比例则越小。为了衡量数据质量的优劣，我们可以将信号与噪声的能量比值定义为信噪比。

受到噪声影响的图像会阻碍我们获取其原本所传达的信息内容。

在现实生活中，如摄像机等图像采集设备的感光元件一旦受到外界干扰，则会在所获取的图像中引入噪声。

针对噪声问题，我们可以采取消减措施对图像进行预处理；同时，在训练数据中适当加入噪声，也有助于增强模型的鲁棒性，并进一步提升模型的表现力（这一过程属于数据增强的一种方式）。

一. 椒盐噪声及其模拟

椒盐噪声：

当图像信号遭受严重干扰时，失效的传感器会使像素值达到最低，而饱和的传感器则会使像素值达到最高。由此引发的图像中随机分布的白色斑点（盐）或黑色斑点（椒）被定义为椒盐噪声，亦称为脉冲噪声。

椒盐噪声的模拟：

通过OpenCV工具实现图像的读取与保存操作，并采用随机数生成方式向图像中注入椒盐噪声。相关实现代码如下：

    import cv2
    import numpy as np
    import ran