Scipy之图片降噪

我们知道，scipy 是基于numpy 的，在这里我们详细探索一下scipy在图片上的应用。scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换，其速度比传统傅里叶变换更快，是对之前的算法的改进。我们知道，黑白图片是二维数据，所以在使用时，我们要注意使用fftpack的二维转变方法。

# 登月图片，噪声，白色的圆环，圆环里面和外面图片的背景，圆环就像山峰凸起----圆环处的频率突然变高
# 消除噪声，就将频率高的地方频率降低
import numpy as np

from scipy.fftpack import fft2,ifft2

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image
# 第一步：plt读取图片，二维的图片
moon = plt.imread('./moonlanding.png')
display(moon.dtype,moon)
Out[]:
dtype('float32')
array([[0.04705882, 0.        , 0.23921569, ..., 0.        , 0.00392157,
        0.53333336],
       [0.        , 0.        , 0.6784314 , ..., 0.10196079, 0.2901961 ,
        0.        ],
       [0.72156864, 0.10980392, 0.6039216 , ..., 0.        , 0.21568628,
        1.        ],
       ...,
       [0.00392157, 0.        , 1.        , ..., 1.        , 1.        ,
        0.95686275],
       [0.        , 0.        , 0.15686275, ..., 0.        , 0.        ,
        0.3529412 ],
       [1.        , 0.52156866, 0.04705882, ..., 0.        , 0.        ,
        1.        ]], dtype=float32)

#把图片转换成RGB格式的,这样显示出来的信息
#图片是png的，png的颜色代表是从0-1的，要转换成RPG需要乘以255，转换成int8，
np.uint8(moon.reshape(-1)*255)[:100]
Out[]:
array([ 12,   0,  61, 119,   0,   0, 130,