使用滤波模板中像素点的中值点作为目标像素,这就称为中值滤波降噪(顾名思义)
Python实现过程如下:
图像数据为:

图像中存在典型的椒盐噪声,而中值降噪,对椒盐噪声的作用是非常有效的。
导入要使用的库:
import PIL.Image as Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
读入图片数据,并可视化:
img = Image.open('Fig0335(a)(ckt_board_saltpep_prob_pt05).tif')
plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.axis('off')
plt.show()
滤波函数:
这几个空间滤波使用的函数基本相似,只是目标像素的计算过程不一样
def rejector(img, m, n):
img_data = np.array(img)
img_new = [[] for _ in range(np.shape(img_data)[0])]
a = m // 2
b = n // 2
for i in range(np.shape(img_data)[0]):
for j in range(np.shape(img_data)[1]):

本文介绍了一种图像处理技术——中值滤波降噪,该技术特别适用于去除椒盐噪声。通过Python实现中值滤波算法,使用PIL、matplotlib和numpy库,对含有椒盐噪声的图像进行处理,并对比了中值滤波与均值滤波的效果。
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