图片噪声去除

最新推荐文章于 2024-01-27 17:26:57 发布

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本文介绍了一种使用Python和Scikit-image库实现的3x3中值滤波器来处理图像的方法。该方法通过定义一个遍历图像每个像素并应用中值滤波的函数来减少图像噪声。文章提供了完整的代码示例，并展示了如何使用Matplotlib可视化处理后的图像。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Mar 29 15:32:46 2017

@author: Joker

"""
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
im=io.imread('b.jpg')
#io.imshow(img)

a = im.shape[0]
b = im.shape[1]

im_copy = [[0 for x in range(a)] for b in range(b)]
for i in range(0,im.shape[0]):
    for j in range(0,im.shape[1]):
        im_copy[i][j]=im[i][j]
#用3*3的中值滤波器
step=3
def m_filter(x,y):
    sum_s=[]
    for k in range(-int(step/2),int(step/2)+1):
        for m in  range(-int(step/2),int(step/2)+1):
            sum_s.append(im[x+k][y+m])
    sum_s.sort(key=lambda x:x[1])
    sum_s.sort(key=lambda x:x[0])
    #print('sum_s:',sum_s)
    return sum_s[(int(step*step/2)+1)]

for i in range(int(step/2),im.shape[0]-int(step/2)):
    for j in range(int(step/2),im.shape[1]-int(step/2)):
        im_copy[i][j]=m_filter(i,j)

#io.imshow(im_copy)
plt.imshow(im_copy)
plt.show()