Я могу предоставить вам несколько методов добавления шума к изображению с помощью Python. Вот несколько популярных методов:

1. Гауссов шум. Гауссов шум — это случайный шум с гауссовским распределением. Вы можете добавить гауссов шум к изображению, создав случайные значения из распределения Гаусса и добавив их к каждому пикселю изображения.

2. Шум соли и перца. Шум соли и перца — это тип случайного шума, который проявляется в виде белых и черных пикселей, разбросанных по всему изображению. Чтобы добавить шум «соль и перец», вы случайным образом назначаете определенным пикселям белый или черный цвет.

3. Секл-шум. Спекл-шум — это гранулированный шум, влияющий на все изображение. Его обычно можно увидеть на изображениях, полученных с помощью датчиков или сканеров. Чтобы добавить спекл-шум, вы умножаете каждый пиксель изображения на случайное значение.

Вот пример использования библиотеки OpenCV на Python для добавления гауссова шума к изображению:

import cv2
import numpy as np
def add_gaussian_noise(image, mean=0, stddev=10):
    noise = np.random.normal(mean, stddev, image.shape)
    noisy_image = image + noise.astype(np.uint8)
    return noisy_image
# Load image
image = cv2.imread("image.jpg")
# Add Gaussian noise
noisy_image = add_gaussian_noise(image)
# Display the original and noisy image
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Noisy Image", noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Обратите внимание, что для примера кода вам потребуется установить библиотеку OpenCV в вашей среде Python.