Filtro promedio

I. Introducción y principios del filtrado medio

El filtrado medio es un método comúnmente utilizado en el procesamiento de imágenes. Desde la perspectiva del dominio de la frecuencia, el filtrado medio es un filtro de paso bajo que elimina señales de alta frecuencia. El filtrado medio puede ayudar a eliminar el ruido de la imagen nítida y lograr suavizar y desenfocar la imagen y otras funciones. Un filtro medio ideal reemplaza cada píxel de la imagen con el promedio calculado para cada píxel y los píxeles circundantes.

Tomando el filtro medio 3*3 como ejemplo, el principio del algoritmo es el siguiente:

II Utilice el filtro medio para eliminar el ruido de imágenes contaminadas por ruido de pretzel

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código fuente de Python:

importar cv2

importar numpy como np

# Filtro medio

def mean_filter( img, K_size=3):

H, W, C = img.shape

# relleno con ceros

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()

# Filtro

para y en rango(H):

para x en el rango(W):

para c en el rango(C):

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

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

return out

# Leer imagen

img = cv2.imread(". /paojie_sp1.jpg")

# Filtro promedio

out = mean_filter(img, K_size=5)

# Guardar el resultado

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

cv2 .imshow( "resultado", fuera)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Resultados experimentales:

Se puede ver que después del filtrado medio, el ruido en la imagen se reduce, pero la imagen se vuelve borrosa. Dado que el filtro medio filtra los componentes de alta frecuencia de la imagen, los bordes de la imagen se vuelven borrosos. (Para eliminar una cierta cantidad de ruido de sal y pimienta, considere usar un filtro mediano)

iv Referencias:

blogs.com/wojianxin/p/12501891.html