江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python

Python图像处理|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AI科技大本营昨天
凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python
文章图片
Python图像处理|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AI科技大本营昨天
凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python
文章图片
凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python
文章图片
作者|杨秀璋 ， 责编|夕颜题图|视觉中国出品|CSDN博客
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
PS：本文介绍图像平滑 ， 想让大家先看看图像处理的效果 ， 后面还会补充一些基础知识供大家学习 。 文章参考自己的博客及网易云课堂李大洋老师的讲解 ， 强烈推荐大家学习 。
图像平滑
1.图像增强
图像增强是对图像进行处理 ， 使其比原始图像更适合于特定的应用 ， 它需要与实际应用相结合 。 对于图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等 ， 图像增强是进行强调或锐化 ， 以便于显示、观察或进一步分析与处理 。 图像增强的方法是因应用不同而不同的 ， 研究内容包括：(参考课件和左飞的《数字图像处理》)
凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python
文章图片
2.图像平滑
图像平滑是一种区域增强的算法 ， 平滑算法有邻域平均法、中指滤波、边界保持类滤波等 。 在图像产生、传输和复制过程中 ， 常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失 ， 降低了图像的质量（某一像素 ， 如果它与周围像素点相比有明显的不同 ， 则该点被噪声所感染） 。 这就需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响 。
简单平滑-邻域平均法
3.邻域平均法
图像简单平滑是指通过邻域简单平均对图像进行平滑处理的方法 ， 用这种方法在一定程度上消除原始图像中的噪声、降低原始图像对比度的作用 。 它利用卷积运算对图像邻域的像素灰度进行平均 ， 从而达到减小图像中噪声影响、降低图像对比度的目的 。
但邻域平均值主要缺点是在降低噪声的同时使图像变得模糊 ， 特别在边缘和细节处 ， 而且邻域越大 ， 在去噪能力增强的同时模糊程度越严重 。
凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python
文章图片
首先给出为图像增加噪声的代码 。
#-*-coding:utf-8-*-importcv2importnumpyasnp#读取图片img=cv2.imread(''test.jpg'',cv2.IMREAD_UNCHANGED)rows,cols,chn=img.shape#加噪声foriinrange(5000):x=np.random.randint(0,rows)y=np.random.randint(0,cols)img[x,y,:]=255cv2.imshow(''noise'',img)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下所示：
凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python
文章图片
凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python
文章图片
均值滤波
1.原理
均值滤波是指任意一点的像素值 ， 都是周围N*M个像素值的均值 。 例如下图中 ， 红色点的像素值为蓝色背景区域像素值之和除25 。
凤仙郡天下杂谈|图像处理 | 图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波及中，Python
文章图片
其中红色区域的像素值均值滤波处理过程为：((197+25+106+156+159)+(149+40+107+5+71)+(163+198+**226**+223+156)+(222+37+68+193+157)+(42+72+250+41+75))/25


推荐阅读


上一篇：3DMGAME|爆料：索尼在7月初才会公布PS5的外形设计

下一篇：盘点准时播|「日常手机维修小课堂」iPhoneX搬完下层板还是没基带