图像在获取或者传输过程中会受到随机信号的干扰而产生噪声，? 例如电阻引起的热噪声、光子

噪声、暗电流噪声 以及光响应非均匀性噪声等.由于图像噪声会妨碍人们对图像的理解以及后缕

的处理工作 因此去除噪声的影响在图像处理中具有十分重要的作用.图像中常见的噪声主要有4

种，分别是高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声.要去除噪声，首先需要了解噪声的产生原

因及特性.

椒盐噪声又称作脉冲噪声， 它会随机改变图像中的像素值，是由相机成像、图像传输、解码处

理等过程产生的黑白相间 的亮暗点噪声 其样子就像在图像上随机地撒上一些盐粒和黑椒粮，因此

被称为椒盐噪声.到目前为止 OpenCV4 中还没有提供专用于为图像添加椒盐噪声的函数，需要使用者根据自己的需求编写生成椒盐噪声的程序。

利用随机数函数生成椒盐噪声：

代码：

void visionagin::SaltandPeper(Mat& img, int n)
{
	for (int k = 0; k < n; ++k)
	{
		int i = rand() % img.cols;
		int j = rand() % img.rows;
		int white_or_black = rand() % 2;//根据随机数奇偶决定添加黑噪声还是白噪声
		if (white_or_black == 0)//偶数添加白噪声
		{
			if (img.type() == CV_8UC1)//单通道
			{
				img.at<uchar>(j, i) = 255;//几行几列矩阵，j,i
			}
			else if(img.type() == CV_8UC3)
			{
				img.at<Vec3b>(j, i)[0] = 255;
				img.at<Vec3b>(j, i)[1] = 255;
				img.at<Vec3b>(j, i)[2] = 255;
			}
		}
		else//添加黑噪声
		{
			if (img.type() == CV_8UC1)//单通道
			{
				img.at<uchar>(j, i) = 0;//几行几列矩阵，j,i
			}
			else if (img.type() == CV_8UC3)
			{
				img.at<Vec3b>(j, i)[0] = 0;
				img.at<Vec3b>(j, i)[1] = 0;
				img.at<Vec3b>(j, i)[2] =0;
			}
		}
	}
	imshow("添加噪声后", img);
	imwrite("C:\\Users\\86176\\Downloads\\visionimage\\salt.jpeg",img);
	
}

高斯噪声是指噪声分布的概率密度函数服从高斯分布(正态分布)的一类噪声，其产生的主要

原因是相机在拍摄时视场较暗且亮度不均匀。相机长时间工作使得温度过高同样会引起高斯噪声

另外，电路元器 件自身 噪声和互相影响也是造成高斯噪声的重要原因之一。

fill（）? 函数，可以产生均匀 分布或者高 斯分布(正态分布 〉的随机数 可以利用该函数产生

符合高斯分布的随机数 ，之后在 图像中加入这些随机数即可.

void visionagin::Gaussnoiseadd(Mat& img)
{
	Mat Gaussnoise = Mat::zeros(img.size(), img.type());
	RNG rng;
	rng.fill(Gaussnoise, RNG::NORMAL, 10, 20);//生成高斯分布函数
	imshow("gausss分布", Gaussnoise);
	img += Gaussnoise;//将高斯噪声添加到原图像
	imshow("gauss噪声图像", img);
	imwrite("C:\\Users\\86176\\Downloads\\visionimage\\gauss.jpeg", img);
}