add_noise_distribution — 2D `noise` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "add_noise_distribution", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:add_noise_distribution(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

add_noise_distribution: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*輸出以類 viridis 偽彩色顯示(深紫 = 小，黃 = 大)，便於讀取距離、相位、方向、深度這類「量的場」。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ add_noise_distribution: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

▸ add_noise_distribution: 旋鈕 b 掃描 (文件網站)

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ add_noise_distribution: 其他輸入影像 (文件網站)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

向影像添加加性雜訊。實作僅支援高斯（常態分佈）雜訊，與 add_noise_white 共用 _sh_noise 中的 gaussian 分支。亂數使用由 a 決定的固定種子（int(a*997)+7）產生，因此相同的 a 每次都會產生相同的雜訊（確定性）。b 將雜訊標準差調整為 0.02〜0.22。

與 HALCON 的 add_noise_distribution（加入服從任意機率分佈（以直方圖指定）之雜訊的運算）不同，此實作是始終只能產生高斯分佈雜訊的近似 —— 分佈形狀的指定不會被反映。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• mv_image_sensors — 工業影像感測器(以現行產品為主)

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

add_noise_distribution 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(`noise`)

add_noise_white

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

add_noise_distribution — 2D noise op

用法