文章目錄

• • 1.中值濾波
  • • （1）函數(shù)
    • （2）代碼
  • 2.雙邊濾波
  • • （1）函數(shù)講解
    • （2）關(guān)于d,sigmaColor和sigmaSpace的值選擇
    • （3）代碼實(shí)現(xiàn)

1.中值濾波

優(yōu)點(diǎn)：對椒鹽噪聲處理比較好
中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點(diǎn)灰度值的中值.中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)一個鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。

（1）函數(shù)

medianBlur(src, ksize, dst=None):
src:輸入的原始圖像；
Ksize:卷積核的大小（一個整數(shù)即可）；
Dst:輸出圖像；
注：當(dāng)ksize大小為3或者5的時候，圖像的位深應(yīng)該是CV_8U, CV_16U, 或者 CV_32F。

（2）代碼

import os import cv2 import numpy as npdef MediumFilter(img_path='images/lenna_PapperNoise.png'):img_src=cv2.imread(img_path)img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(450,450))img=cv2.medianBlur(img,ksize=3)cv2.imshow('img',img)cv2.imshow('img_src',img_src)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':print('Pycharm')MediumFilter()

可以看到對于椒鹽噪聲的處理確實(shí)比較不錯。

關(guān)于怎么生成椒鹽噪聲，方盒濾波，均值濾波：https://mydreamambitious.blog.csdn.net/article/details/125173270
關(guān)于高斯濾波：https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/125203273

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2.雙邊濾波

優(yōu)點(diǎn)：可以保留邊緣，在保留邊緣的同時對邊緣內(nèi)的區(qū)域進(jìn)行平滑處理
（進(jìn)行美化）。

（1）函數(shù)講解

bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None):
參數(shù)講解：
Src:輸入的原始圖像；
D:過濾期間使用的每個像素鄰域的直徑。如果為非正，則從sigmaSpace計(jì)算。
sigmaColor:顏色空間過濾器的sigma值，該參數(shù)的值越大，意味著像素鄰域內(nèi)的更多顏色將混合在一起，從而產(chǎn)生更大的半等色區(qū)域。
sigmaSpace:，如果該值較?，則意味著顏?相近的較遠(yuǎn)的像素將相互影響，從?使更?的區(qū)域中?夠相似的顏?獲取相同的顏?。當(dāng)d>0時，d指定了鄰域??，那么不考慮sigmaSpace值，否則d正?于sigmaSpace.
Dst:輸出圖像；
borderType:?于推斷圖像外部像素的某種邊界模式，有默認(rèn)值BORDER_DEFAULT.

（2）關(guān)于d,sigmaColor和sigmaSpace的值選擇

（1）一般為了簡化，sigmaColor和sigmaSpace可以設(shè)置相同的值（下面都用sigma表示兩者），如果sigma的值小于10的話，不會產(chǎn)生太大的影響；如果大于150的話，將產(chǎn)生非常強(qiáng)的影響（使圖片卡通畫）。
（2）如果選擇的d大于5的話，那么執(zhí)行將會非常慢，所以建議對于實(shí)時應(yīng)用使用d=5；如果對于強(qiáng)噪聲的，可以將d=9。

（3）代碼實(shí)現(xiàn)

import os import cv2 import numpy as npdef BilateralFilter_11(img_path='images/lenna.png'):img_src=cv2.imread(img_path)img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(450,450))img=cv2.bilateralFilter(img,5,11,11)cv2.imshow('img',img)cv2.imshow('img_src',img_src)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()def detectBilateralFilter():cap=cv2.VideoCapture(0)while cap.isOpened():OK,frame=cap.read()img_src = cv2.imread(frame)img = cv2.resize(src=img_src, dsize=(450, 450))img = cv2.bilateralFilter(img, 5, 11, 11)cv2.imshow('img', img)if cv2.waitKey(1)&0XFF==27:breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':print('Pycharm')# BilateralFilter_11()# detectBilateralFilter()BilateralFilter_155()

當(dāng)sigmaColor和sigmaSpace的值大于150時：

def BilateralFilter_155(img_path='images/lenna.png'):img_src=cv2.imread(img_path)img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(450,450))img=cv2.bilateralFilter(img,5,155,155)cv2.imshow('img',img)cv2.imshow('img_src',img_src)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的中值滤波器和双边滤波器（python实现）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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