python - 向图像添加色度噪声

Question

我正在训练一个深度神经网络来提高图像质量。这些图像包含一些我想通过深度学习模型减少/去除的特定类型的噪声。为了做到这一点，我使用了一个包含几乎没有任何噪声的类似清晰高分辨率图像的巨大数据集，将特定类型的噪声添加到图像中，并训练网络重新生成原始图像（自定义自动编码器网络）。到目前为止，对于几种噪声类型中的一种，它的效果非常好。无需深入细节，添加特定类型的噪音很容易。

现在我需要为图像添加另一种噪声类型，更准确地说：如下图所示的色度噪声（右下角）：链接

如何在 Python 中人为地生成色度噪声并将其添加到图像中？我可以使用全系列的图像处理包，PIL、numpy、OpenCV、torchvision...

标签： pythonopencvimage-processingdeep-learning

Answer 1

您需要将图像转换为色彩空间，例如HSV或CIE Lab。然后将噪声添加到色度通道（Lab 中的 a、b 或 H、S 是 HSV）。最后，转换回 RGB。

此色彩空间转换步骤非常常见，大多数图像工具包都应具有该功能。