图像去噪滤波算法汇总(Python)

已于 2023-11-02 17:47:10 修改
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分类专栏： 一文速学-人工智能项目实战 文章标签： 深度学习 图像处理 opencv 人工智能 自然语言处理
于 2023-10-26 17:13:01 首次发布
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前言

上篇文章：图像数据噪音种类以及Python生成对应噪音，汇总了常见的图片噪音以及噪音生成方法，主要用在数据增强上面，作为数据集填充的方式，可以避免模型过拟合。想要了解图像数据增强算法的可以去看本人所撰这篇文章：图像数据增强算法汇总(Python)。

本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。

博主专注数据挖掘五年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。此专栏的目的就是为了让零基础快速使用各类数学模型、机器学习和深度学习以及代码，每一篇文章都包含实战项目以及可运行代码。博主紧跟各类数模比赛，每场数模竞赛博主都会将最新的思路和代码写进此专栏以及详细思路和完全代码。希望有需求的小伙伴不要错过笔者精心打造的专栏。

一、图像噪音来源

随着图像获取技术的不断发

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【图像去噪】论文复现：改变输入噪声分布去适应冻结的预训练网络以实现匹配！LAN源码复现，跑通源码，补充保存去噪结果图像代码，获得评估指标，原理详解！
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附有图像去噪Python源代码，能很好地去除图像噪声的干扰。
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如果要使用本文代码，建议在Jupyter Notebook环境下运行。介绍的主要是一些非常基础的滤波器，滤波功能只能针对某一类噪声有作用，其滤波效果总的来说并不是很好，对于真实环境中纷繁复杂的噪声类型，需要采用更合适、更好的滤波方法，但是这些方法或多或少都是基于这些基本方法去不断优化和改善的。后面有时间再更新一些更强的去噪方法。有些地方可能存在问题和不足，欢迎大家一起交流！
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任务描述 背景 　　图像在数字化和传输等过程中会产生噪声，从而影响图像的质量，而图像降噪技术可以有效地减少图像中的噪声。如下图所示，左图是一幅包含噪声的图像（图中的黑点即为噪声），右图是降噪后的结果（黑点显著减少）。 中值滤波是一种常用的图像降噪方法，对于一幅带噪声的图像 1（设分辨率为 w×h），降噪方法如下： 　　1）将图像1转换成灰度图，仍称为图像1； 　　2）新建图像2，图像2为灰度图，分辨率与图像1相同； 　　3）对于图像 1 中坐标为 (x,y) 的像素 p，求 p 的中值 c，然后将图像 2
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主要介绍了python 图片去噪的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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基于小波变换的图像降噪 python代码
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<think>好的，我现在需要帮助用户找到关于基于小波变换的图像降噪的Python实现代码。用户明确提到了“小波变换”、“图像降噪”和“示例代码”，所以我要确保提供的代码符合这些要求。 首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容。引用[2]提到了小波去噪的关键点，比如小波基函数的选择和阈值方法，还提到了Haar和Daubechies小波。引用[4]中有一段Python代码的示例，使用了PyWavelets库的函数，比如wavedec和waverec，以及阈值处理。这说明PyWavelets库可能是实现的关键。 接下来，我需要整理一个示例代码的结构。通常，图像处理流程包括读取图像、转换为合适格式、添加噪声、小波分解、阈值处理、重构图像。用户可能需要完整的代码示例，包括必要的库导入和步骤说明。 我需要确保代码正确使用小波变换。例如，使用pywt.wavedec2进行二维小波分解，处理不同层次的系数，应用阈值，然后使用pywt.waverec2进行重构。阈值方法方面，引用[4]提到了硬阈值和软阈值，所以代码中应该包含这两种选项，可能让用户选择。 另外，用户提供的引用[3]提到'db1'小波，而引用[4]默认使用'db4'。在示例中，可能需要说明不同小波基的影响，并给出建议，比如使用db4作为默认值。 还要考虑图像处理的具体步骤。例如，将图像转换为灰度，因为小波去噪通常在单通道上进行。添加高斯噪声来模拟噪声，然后进行去噪处理，最后比较结果。这样用户可以清楚地看到去噪前后的对比。 另外，性能评估部分可能需要计算PSNR或SSIM，但用户可能只需要示例代码，所以这部分可以简略或提及作为扩展。 需要检查代码的依赖库，比如PyWavelets、numpy、cv2、matplotlib等，确保用户知道需要安装这些库。 可能的问题包括阈值的选择方法，用户可能想知道如何自适应选择阈值。根据引用[2]，阈值可以根据噪声强度调整，所以代码中可以包含通用阈值（如universal阈值）的计算，比如使用标准差估计噪声水平。 最后，生成的相关问题应该围绕小波去噪的参数选择、不同方法的比较、多通道处理等，帮助用户进一步探索。</think>以下是一个基于小波变换的图像降噪完整Python实现示例，结合PyWavelets库和OpenCV的图像处理流程： ```python import numpy as np import cv2 import pywt import matplotlib.pyplot as plt def wavelet_denoise(img, wavelet='db4', level=3, mode='soft'): """ 二维小波图像去噪函数 参数： img: 输入灰度图像矩阵（0-255范围） wavelet: 小波基类型，默认db4 level: 分解层数，默认3层 mode: 阈值模式，soft/hard 返回： 去噪后的图像矩阵 """ # 小波分解 coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet=wavelet, level=level) # 噪声估计（使用最高频子带的标准差） sigma = np.median(np.abs(coeffs[-1][0])) / 0.6745 # 阈值处理（通用阈值） threshold = sigma * np.sqrt(2 * np.log(img.size)) # 对各层高频系数进行阈值处理 new_coeffs = [coeffs[0]] # 保留低频系数 for i in range(1, len(coeffs)): new_coeffs.append(tuple( pywt.threshold(c, value=threshold, mode=mode) for c in coeffs[i] )) # 小波重构 denoised = pywt.waverec2(new_coeffs, wavelet=wavelet) return np.clip(denoised, 0, 255).astype(np.uint8) # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 读取图像并添加高斯噪声 original = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) noisy = original + np.random.normal(0, 25, original.shape).astype(np.uint8) # 执行小波去噪 denoised_img = wavelet_denoise(noisy, wavelet='db4', level=3, mode='soft') # 结果可视化 plt.figure(figsize=(15,5)) plt.subplot(131), plt.imshow(original, cmap='gray'), plt.title('原图') plt.subplot(132), plt.imshow(noisy, cmap='gray'), plt.title('含噪图像') plt.subplot(133), plt.imshow(denoised_img, cmap='gray'), plt.title('小波去噪结果') plt.show() ``` **代码说明**： 1. 使用`pywt.wavedec2`进行二维小波分解，支持多尺度分解[^3] 2. 采用Daubechies小波（默认db4），这类小波具有紧支撑特性，适合处理有限长度信号[^2] 3. 基于噪声标准差估计的自适应阈值设置，采用通用阈值公式$T = \sigma\sqrt{2\ln N}$[^4] 4. 提供软/硬阈值两种处理模式，软阈值（soft）能更好保留细节[^2] 5. 通过`waverec2`实现小波重构，最后进行像素值裁剪保证有效范围 **运行环境要求**： ```bash pip install pywavelets opencv-python numpy matplotlib ```
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