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Python空间滤波器卷积计算实现均值滤波器。非线性中值滤波器。最大值/最小值滤波器。一阶导数滤波器索贝尔(sobel)滤波器、普鲁伊特(Prewitt)滤波器、坎尼(Canny)滤波器。二阶导数滤波器拉普拉斯滤波器、高斯拉普拉斯滤波器。弗朗吉(frangi)滤波器。Python图像增强方法图像线性逆变换。伽玛校正。对数变换。直方图均衡化。对比度拉伸。sigmoid 校正。局部对比度标准化。仿射几何变换代码实现Python平移、旋转、缩放和插值。代码实现傅里叶变换函数快速傅里叶变换。Python实现低通滤波器二维卷积函数。Python实现巴特沃斯低通滤波器卷积函数。Python实现高斯低通滤波器卷积函数。Python实现二维高通滤波器卷积函数。Python实现巴特沃斯高通滤波器卷积函数。Python实现高斯高通卷积函数。Python实现带通滤波器。Python图像分割算法Python大津方法、Renyi基于熵的分割、自适应阈值方法、分水岭分割、Chan-Vese区域分割。形态学运算Python实现二元膨胀、二元腐蚀、灰度膨胀和腐蚀、灰度开运算和闭运算、命中或错过变换、粗化和细化变换。图像测量、神经网络、卷积神经网络。
Python 去除椒盐噪声图像增强
图像增强是图像处理领域的一个基本过程旨在提高图像的感知质量或使图像中的特定特征更加明显。 与图像恢复不同图像恢复试图通过纠正已知的退化来将图像恢复到其原始形式图像增强不依赖于对退化过程的详细理解。 相反它应用更通用的技术来实现视觉上令人愉悦的结果。
技术包括
去噪/平滑对比度改善锐化
图像增强技术的类型
空间域增强频域增强直方图技术基于 Retinex 理论的增强色彩校正和增强边缘增强基于深度学习的增强
通过去除噪声来提高图像质量是图像处理中的关键步骤特别是因为噪声会显着降低图像的视觉清晰度。 在图像捕获、传输或存储过程中可能会引入噪声表现为图像强度的随机变化。 本节应用滤波器来减轻各种类型的噪声例如高斯噪声、椒盐噪声、散斑噪声、泊松噪声和指数噪声更深入地研究图像去噪的先进技术。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.io import imread
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.util import random_noise
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as compare_psnr
from scipy.ndimage import uniform_filter, median_filterdef plt_hist(noise, titleNoise Histogram, binsNone):plt.grid()plt.hist(noise.ravel(), binsbins, alpha0.5, colorgreen)plt.tick_params(labelsize15)plt.title(title, size25)def plt_images(original_img, noisy_img, denoised_mean_img, denoised_median_img, noise, noise_type):fig, axes plt.subplots(1, 4, figsize(20, 5))ax axes.ravel()ax[0].imshow(original_img, cmapgray)ax[0].set_title(Original, size20)ax[0].axis(off)ax[1].imshow(noisy_img, cmapgray)ax[1].set_title(fNoisy ({noise_type}), size20)ax[1].axis(off)ax[2].imshow(denoised_mean_img, cmapgray)ax[2].set_title(Denoised (Mean), size20)ax[2].axis(off)ax[3].imshow(denoised_median_img, cmapgray)ax[3].set_title(Denoised (Median), size20)ax[3].axis(off)plt.figure()plt_hist(noise, titlef{noise_type} Noise Histogram)plt.show()print(fPSNR (Original vs Noisy): {compare_psnr(original_img, noisy_img):.3f})print(fPSNR (Original vs Denoised Mean): {compare_psnr(original_img, denoised_mean_img):.3f})print(fPSNR (Original vs Denoised Median): {compare_psnr(original_img, denoised_median_img):.3f})Loading the image and converting to Gray scale
image_path lena.png
original_img rgb2gray(imread(image_path))添加噪音用于演示目的
对于每种类型的噪声我们将其引入原始图像应用均值滤波器和中值滤波器然后分析结果。 均值滤波器通过对邻域内的像素值进行平均来平滑图像而中值滤波器则用其邻域内的强度值的中值替换每个像素的值这对于对抗椒盐噪声特别有效。
noisy_img random_noise(original_img, modegaussian, var0.02)去噪
denoised_mean_img uniform_filter(noisy_img, size5)
denoised_median_img median_filter(noisy_img, size5)
plt_images(original_img, noisy_img, denoised_mean_img, denoised_median_img, noisy_img-original_img, Gaussian)添加盐和胡椒噪音
noisy_img random_noise(original_img, modesp, amount0.05)盐和胡椒去噪
denoised_mean_img uniform_filter(noisy_img, size5)
denoised_median_img median_filter(noisy_img, size5)
plt_images(original_img, noisy_img, denoised_mean_img, denoised_median_img, noisy_img-original_img, Salt Pepper)参阅亚图跨际
