中值濾波

一. 中值濾波：

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中值濾波器是一種可以使圖像平滑的濾波器。它使用濾波器范圍內(nèi)的像素的中值去代表該范圍內(nèi)所有的像素。中值濾波是消除圖像噪聲最常見的手段之一，特別是消除椒鹽噪聲，中值濾波的效果要比均值濾波更好。

二. python實現(xiàn)中值濾波和均值濾波，并用兩種濾波器對受到椒鹽噪聲污染的圖像進行去噪

import cv2

import numpy as np

# Median filter

def median_filter(img, K_size=3):

H, W, C = img.shape

## Zero padding

pad = K_size // 2

out = np.zeros((H + pad*2, W + pad*2, C), dtype=np.float)

out[pad:pad+H, pad:pad+W] = img.copy().astype(np.float)

tmp = out.copy()

# filtering

for y in range(H):

? ? for x in range(W):

? ? ? ? for c in range(C):

? ? ? ? ? ? out[pad+y, pad+x, c] = np.median(tmp[y:y+K_size, x:x+K_size, c])

out = out[pad:pad+H, pad:pad+W].astype(np.uint8)

return out

# Average filter

def average_filter(img, G=3):

out = img.copy()

H, W, C = img.shape

Nh = int(H / G)

Nw = int(W / G)

for y in range(Nh):

? ? for x in range(Nw):

? ? ? ? for c in range(C):

? ? ? ? ? ? out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.mean(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c]).astype(np.int)

return out

# Read image

img = cv2.imread("../paojie_sp.jpg")

# Median Filter and Average Filter

out1 = median_filter(img, K_size=3)

out2 = average_filter(img,G=3)

# Save result

cv2.imwrite("out1.jpg", out1)

cv2.imwrite("out2.jpg", out2)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

三. 實驗結(jié)果

可以明顯看出，對于受到椒鹽噪聲污染的圖像，中值濾波往往比均值濾波的去噪效果要好！

四. 參考內(nèi)容：

???

python 中一維數(shù)據(jù)中值濾波函數(shù)，在matlab中有 medfilt1函數(shù)，Python中有嗎，只找到了圖像2維的，

有的，在numpy包中

import?numpy?as?np

dat?=?[1,3,5,6,7,2,4]

med?=?np.median(dat)?#?med=4.0

如何用python實現(xiàn)圖像的一維高斯濾波

如何用python實現(xiàn)圖像的一維高斯濾波

建議你不要使用高斯濾波。

推薦你使用一維中值濾波

matlab的函數(shù)為

y = medfilt1(x,n);

x為數(shù)組，是你要處理原始波形，n是中值濾波器的參數(shù)（大于零的整數(shù)）。y是濾波以后的結(jié)果（是數(shù)組）

后面再

plot(y);

就能看到濾波以后的結(jié)果

經(jīng)過medfilt1過濾以后，y里儲存的是低頻的波形，如果你需要高頻波形，x-y就是高頻波形

順便再說一點，n是偶數(shù)的話，濾波效果比較好。

N越小，y里包含的高頻成分就越多，y越大，y里包含的高頻成分就越少。

記住，無論如何y里保存的都是整體的低頻波。（如果你看不懂的話，濾一下，看y波形，你馬上就懂了）

當前名稱：python中值濾波函數(shù),python濾波器信號處理
瀏覽路徑：http://jinyejixie.com/article18/dssoigp.html

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