高斯噪声

组件介绍

“高斯噪声”（Gaussian Noise） 是一种图像数据增强控件，通过向图像像素添加符合高斯分布的随机噪声，模拟真实场景中的传感器误差、传输干扰或成像噪声，从而提升模型在低质量输入下的鲁棒性。

目前该组件仅支持 ImageNet 格式数据集（即包含 images/ 子目录及 *_list.txt 文件的结构），并会保留原始目录结构。

遵循以下处理流程：

1. 检查输入是否为 ImageNet 格式，若非则直接返回原数据；
2. 若最小与最大标准差均为 0，则跳过增强；
3. 对 images/ 目录下的每张图像添加高斯噪声，生成带 _noise 后缀的新图像；
4. 自动更新所有 *_list.txt 文件（如 train_list.txt、val_list.txt 等），将增强图像及其标签（如有）追加写入；
5. 输出增强后的完整数据集对象。

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• 输入：
  • img：特定格式的图像数据集（含 images/ 和 *_list.txt）
• 输出：
  • img：增强后的特定格式数据集（包含原始图像 + _noise 增强图像）

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页面介绍

点击 “高斯噪声”（Gaussian Noise） 控件进入参数配置页面，如下图所示：

参数选项

选项	说明	取值范围	样例值
均值	高斯噪声的期望值（μ）。通常设为 0，表示噪声围绕零对称分布。	-10.0 – 10.0	0.0
最小标准差	高斯噪声的标准差下限。实际使用的 σ 将在 [std_min, std_max] 范围内均匀随机采样。	0.0 – 100.0	5.0
最大标准差	高斯噪声的标准差上限。当 std_min = 0 且 std_max > 0 时，系统会自动计算合适的 σ 值。	0.0 – 100.0	25.0

💡 提示：

• 若 std_min == 0 且 std_max == 0，则不执行任何噪声添加；
• 实际使用中，σ 会在 [std_min, std_max] 区间内均匀随机采样；
• 推荐设置 mean=0.0, std_min=5.0, std_max=25.0 以获得自然的噪声效果；
• 噪声添加后，像素值将被裁剪至 [0, 255] 范围内，防止溢出。

使用案例

下图展示了一个典型使用流程：通过 “图像” 组件加载 ImageNet 格式数据集，经 “高斯噪声” 增强后，由 “保存图像” 组件保存增强后的数据集。

本案例使用自定义数据集，“高斯噪声” 参数配置如下：

增强前后图像对比如下：

同时，*_list.txt 标签文件已自动更新。