完整的图片去噪代码(python)

最新推荐文章于 2024-09-19 14:38:49 发布

xinghun_4

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分类专栏： python 文章标签： ocr 去噪 python

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本文介绍了一种基于像素灰度值的图像降噪算法，通过判断像素与其周围点的相似性来识别并替换噪声点，实现图像质量的提升。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#coding:utf-8
import sys,os
from PIL import Image,ImageDraw

#二值判断,如果确认是噪声,用改点的上面一个点的灰度进行替换
#该函数也可以改成RGB判断的,具体看需求如何
def getPixel(image,x,y,G,N):
    L = image.getpixel((x,y))
    if L > G:
        L = True
    else:
        L = False

    nearDots = 0
    if L == (image.getpixel((x - 1,y - 1)) > G):
        nearDots += 1
    if L == (image.getpixel((x - 1,y)) > G):
        nearDots += 1
    if L == (image.getpixel((x - 1,y + 1)) > G):
        nearDots += 1
    if L == (image.getpixel((x,y - 1)) > G):
        nearDots += 1
    if L == (image.getpixel((x,y + 1)) > G):
        nearDots += 1
    if L == (image.getpixel((x + 1,y - 1)) > G):
        nearDots += 1
    if L == (image.getpixel((x + 1,y)) > G):
        nearDots += 1
    if L == (image.getpixel((x + 1,y + 1)) > G):
        nearDots += 1

    if nearDots < N:
        return image.getpixel((x,y-1))
    else:
        return None

# 降噪 
# 根据一个点A的RGB值，与周围的8个点的RBG值比较，设定一个值N（0 <N <8），当A的RGB值与周围8个点的RGB相等数小于N时，此点为噪点 
# G: Integer 图像二值化阀值 
# N: Integer 降噪率 0 <N <8 
# Z: Integer 降噪次数 
# 输出 
#  0：降噪成功 
#  1：降噪失败 
def clearNoise(image,G,N,Z):
    draw = ImageDraw.Draw(image)

    for i in xrange(0,Z):
        for x in xrange(1,image.size[0] - 1):
            for y in xrange(1,image.size[1] - 1):
                color = getPixel(image,x,y,G,N)
                if color != None:
                    draw.point((x,y),color)

#测试代码
def main():
    #打开图片
    image = Image.open("d:/1.jpg")

    #将图片转换成灰度图片
    image = image.convert("L")

    #去噪,G = 50,N = 4,Z = 4
    clearNoise(image,50,4,4)

    #保存图片
    image.save("d:/result.jpg")


if __name__ == '__main__':
    main()