ruído gaussiano aplicado às imagens (para o modelo de ruído do sensor)

Question

Estou aplicando algumas ruído gaussiano para uma imagem.Eu acho que esse tipo de ruído é o mais semelhante ao ruído do sensor se poderia esperar de um lixo câmara (?).

A minha pergunta é:para um 3-imagem do canal é o valor do ruído aplicada a todos os valores de cada pixel o mesmo, i.é.

noise = gaussian_value()
pixel = (r+noise, g+noise, b+noise)

essa é, efetivamente, mudar o brilho do pixel em geral.

ou, é separado de ruído o valor aplicado para cada um dos canais em pixel i.e.

r_noise = gaussian_value()
g_noise = gaussian_value()
b_noise = gaussian_value()
pixel = (r+r_noise, g+g_noise, b+b_noise)

ou, é um canal aleatório escolhido para cada pixel e o ruído aplicado i.e.

noise = gaussian_value()
pixel[randint(0,2)] += noise

Qual desses métodos mais modelos com precisão o tipo de ruído que eu estou depois (i.e.o ruído do sensor).Eu também acho que a maioria das câmaras não tem um canal separado de sensores para cada pixel e interpolar os valores de cor de pixels que o cercam, por isso, se este é o caso, também, afeta a resposta?

Answer 1

Se o seu objetivo é simular o ruído de um sensor, você deve começar com uma imagem de uma câmera real.Tirar uma foto de um cartão cinza que está desfocado e subtrair o valor médio de um grande bloco em torno de um pixel a pixel de valor em si - que deve dar-lhe puro ruído que você pode analisar.Dependendo de suas necessidades você pode até mesmo ser capaz de usar esta guardado ruído diretamente, por sobrepondo ou escolhendo-se um ponto de partida aleatório e incrementando através dele.