Python代码实现中值滤波器算法

最新推荐文章于 2024-10-27 21:50:06 发布
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文章标签： python 算法 开发语言
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本文介绍如何使用Python实现中值滤波器算法进行图像去噪。通过选取像素点周围区域的中值作为输出，这种方法能有效抵抗噪声干扰。文中提供了一个示例代码，涉及numpy和OpenCV库的使用，详细解释了代码实现过程。

Python代码实现中值滤波器算法

中值滤波器是一种非线性数字滤波器，特别适合于图像去噪。它的基本思想是将原始信号中每个像素点周围的领域（比如一个正方形或圆形的区域）中的像素值按照大小排序后，取中间值作为该像素的输出值。这样可以有效避免因为像素值的突变而产生的噪声。

下面是一个 Python 实现中值滤波器算法的示例代码：

import numpy as np
import cv2

def median_filter(img, kernel_size):
    h, w = img.shape[
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[Python图像处理] 四.图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中值滤波
杨秀璋的专栏
09-02 5万+
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像平滑，包括四个算法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波和中值滤波。全文均是基础知识，希望对您有所帮助。知识点如下： 1.图像平滑 2.均值滤波 3.方框滤波 4.高斯滤波 5.中值滤波
python:实现median filter中值滤波器算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-21 1068
python:实现median filter中值滤波器算法(附完整源码)
中值滤波python代码
最新发布
smile_ded的博客
10-27 694
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
Python 实现中值滤波、均值滤波的方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇Python 实现中值滤波、均值滤波的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python中值滤波
微小冷的学习笔记
11-09 7733
中值滤波要做的第一件事，就是对滤波窗口中的数据排序，然后才能找到中位数。（上面这个图是我在搜lena图的时候出来的，虽然不是我认识的那个lena，但感觉用来做图像处理也不错，不知道这个算不算lena二代）排序滤波中最常用的就是中值滤波，简单来说，就是给一个滤波范围，然后找到这个范围中的中位数，重新赋值给当前值。如以6为中心，则可以完全覆盖3x3的内容，最小值为0，最大值为12。覆盖的第一个子阵中，以0为中心，则只能覆盖到2x2的范围，其对角元素为。这个数组，给定一个长度为3的滤波窗口，那么元素。
python 中值滤波
luoganttcc的博客
12-08 2380
代码在git #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Dec 8 09:46:29 2021 @author: ledi """ import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def medianBlur(image,ksize=2,): ''' 中值滤波，去除椒盐噪声 args:
python实现滤波算法 中值滤波 低通滤波（博文底部vx获取）
01-19 1385
python实现滤波算法 中值滤波 低通滤波
python 实现median filter中值滤波器算法
luthane的博客
10-15 1381
中值滤波器（Median Filter）是一种在信号处理和图像处理中广泛应用的非线性滤波技术，主要用于去除噪声，尤其是椒盐噪声（salt-and-pepper noise），同时保留边缘信息。中值滤波器的算法思想是通过将图像或信号中的每个像素或样本值替换为其邻域内的中值来工作。基本原理中值滤波器的主要步骤包括：选取邻域：对于图像中的每个像素，选取一个以其为中心的邻域（通常是矩形，如3x3、5x5等，且邻域内的像素数量为奇数）。排序：将邻域内的所有像素值进行排序。
Python实现中值滤波
qq_44924355的博客
10-21 3015
import random import matplotlib.pylab as plt import copy plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False def Read_raw(filename,w,h,m): #初始化image image=[] for i in range(m*h): image.append([])
利用python进行高斯滤和中值滤波（基本的图像数据滤波）
07-19
python调用高斯滤波函数或者中值对大数据集进行滤波。
（Python数字图像处理）自适应中值滤波算法
liuqiang007的专栏
03-31 2916
一、实现方法 滤波算法主要包括均值滤波，高斯滤波，中值滤波和双边滤波。 每种算法都有自己的特点，建议从原理上了解每种算法的优缺点。上图给出简洁版的总结。 以下是代码： import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt ######## 四个不同的滤波器 ######### img = cv2.imread('cat.jpg') # 均值滤波 img_mean = cv2.blur(img, (5,5)) # ...
Python与FPGA——中值滤波
stark_cc的博客
02-28 973
Python与FPGA实现中值滤波。
中值滤波--python实现
qq_24872841的博客
08-16 8879
中值滤波介绍 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上...
中值滤波（python实现）
xiaoqiaoliushuiCC的博客
01-05 1万+
第一步：rgb图像转为灰度图像 import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("E:/code/python/medfilter/1lena.png") width = image.shape[0] height = image.shape[1] grayimg = np.zeros([width,height,1],np.uint8) for i in range(height): for j in range(width):
图像中值滤波器python实现
qq_54517101的博客
05-29 3574
中值滤波器原理 图像处理中最著名的统计排序滤波器是中值滤波器，即用一个预定义的像素领域中的灰度中值来代替像素的值：
快速中值滤波——Python实现
落队的飞行兵
02-28 7239
中值滤波是空域中常用的一种滤波方式，是一种非线性的滤波。它的原理就是将窗口像素排序，取中值，然后移动窗口，不断重复取中值的过程。 快速中值滤波是中值滤波的优化版，它利用了窗口每次平移时，没有移出窗口的像素点还是排好序的，因此，只需要把新加入的像素点插入到其中即可完成排序。此外，由于我们并不需要一个完整的排序数列， 只需要找到中值就可以了。
数字图像处理的python实现(8)——中值滤波
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baidu_41902768的博客
07-04 3万+
无论是平均平滑还是高斯平滑，在处理图像噪声时，都或多或少会对图片产生一定的模糊，损失部分信息。较为理想的情况，是可以选择性地进行滤波，只在噪声区域进行平滑，而在无噪声区域不进行平滑，将模糊的影响降到最低，这就是自适应性滤波的思想。通常噪声的存在，可能会使得附近邻域内，极值的上下差距较大，或者是方差较大，我们可以设置一定的阈值来判断该点是否需要进行平滑。不过这个不是该章节的内容，这一...
用python实现中值滤波算法
05-18
中值滤波是一种常用的图像处理技术，可以用于去除图像中的噪声。Python中可以使用OpenCV库实现中值滤波算法。 以下是一个简单的中值滤波的代码示例： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg") # 定义滤波器大小 ksize = 3 # 中值滤波 dst = cv2.medianBlur(img, ksize) # 显示原始图像和中值滤波后的图像 cv2.imshow("Original Image", img) cv2.imshow("Median Filtered Image", dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上面的代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取一张图片，然后定义了一个滤波器大小`ksize`。最后，使用`cv2.medianBlur()`函数对图像进行中值滤波处理，最终得到中值滤波后的图像，并使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和中值滤波后的图像。 需要注意的是，滤波器大小`ksize`应该是一个奇数，因为中值滤波是基于排序的，需要将像素点周围的值进行排序，取中间值作为该像素点的值。如果`ksize`是偶数，则无法确定中间值。
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