向图像添加色度杂色

Question

我正在训练一个深度神经网络，以提高图像质量。这些图像包含一些特定类型的噪音，我想通过深度学习模型来减少/消除这些噪音。为了做到这一点，我使用了几乎没有噪声的类似清晰高分辨率图像的巨大数据集，向图像添加了特定类型的噪声，并训练了网络以再生原始图像（自定义自动编码器网络）。到目前为止，使用几种噪音类型之一，效果很好。无需赘述，添加特定类型的噪声很容易。

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

如何在Python中人为生成图像并向其中添加色度噪点？我可以使用所有图像处理软件包，包括PIL，numpy，OpenCV，torchvision ...

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为HSV）。最后，转换回RGB。

色彩空间转换步骤非常普遍，大多数图像工具包都应具有该功能。