Image processing 神经网络模拟行为的研究

我的问题是关于专门模拟噪声的神经网络。这个想法是要有一个干净的图像和一个模仿噪音的神经网络（类型不重要）。像柏林噪声或相机上的噪声，来自照片闪电或黑白图像上的椒盐噪声等。我想知道的是，如果有人尝试过类似的东西，是否有关于类似的研究发表。噪声专门用于图像和2D矩阵。

为什么您希望神经网络生成具有特定分布的随机噪声，并且有成熟的技术？这听起来适得其反。原因很难解释，但我需要的噪音无法用常规技术重现。例如，下雨时激光雷达深度图上的噪声行为。雨是棘手的，它会造成各种各样的扭曲和影响。所以我的想法是用cnn或其他东西复制噪音。正如我所说的，如果有人试过这个，我不知道这是一个想法。你在帖子中提到了经典的噪音类型，但事实上你想离开它们。不幸的是，这不是一个编程问题，但我认为你在@yvesdaoustok中会有更好的答案。现在我明白你的困惑了。嗯，我有一种情况，从3D场景生成的图像是人造的，所以我的图像在临床上是干净的，这就产生了一个问题。我已经尝试用非参数模型添加噪声，但这取决于数据和偏差。