基于信噪比的图像加白噪声

Question

我想添加白噪声到原始图像的不同信噪比水平，但不确定如何做。

原始图像是(256, 128)，我正在使用acoustics包添加噪声。

original = cv2.imread(path)
white = acoustics.generator.white(256*128).reshape(256, 128)
out = original + white*255

cv2.imwrite(path, out)

我的问题：

1. log10(mean(original)/ std(original + white*255))算作信噪比吗？(根据维基 )
2. 如果是这样的话，我可以修改*255这个数字来修改信噪比吗？
3. 如果没有，如何计算信噪比值？

Answer 1

关键的事实是(这是数学，不是代码)

SNR = mean(s) / std(n)

将噪声乘以某些恒定的A会产生一种新的信噪比- SNR_new。

mean(s) / std(A*n) 
= mean(s) / (A * std(n)) 
= (1 / A) * (mean(s) / std(n)) 
= SNR / A
= SNR_new

因此，在python中，我认为这是正确的方法是：

def add_noise(signal, snr):
    ''' 
    signal: np.ndarray
    snr: float

    returns -> np.ndarray
    '''

    # Generate the noise as you did
    noise = acoustics.generator.white(signal.size).reshape(*signal.shape)
    # For the record I think np.random.random does exactly the same thing

    # work out the current SNR
    current_snr = np.mean(signal) / np.std(noise)

    # scale the noise by the snr ratios (smaller noise <=> larger snr)
    noise *= (current_snr / snr)

    # return the new signal with noise
    return signal + noise