Filtro medio
El filtro medio es un método comúnmente utilizado en el procesamiento de imágenes. Desde una perspectiva del dominio de la frecuencia, el filtrado medio es un filtro de paso bajo y se eliminan las señales de alta frecuencia. El filtrado medio puede ayudar a eliminar el ruido nítido en las imágenes y lograr que las imágenes sean más suaves y borrosas. Un filtro de promedio ideal reemplaza cada píxel de la imagen con el promedio de cada píxel y los píxeles circundantes.
Tome el filtro promedio 3*3 como ejemplo. El principio del algoritmo del filtro promedio es el siguiente:
2. ruido.
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 cero
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.copia(). astype(np.float)
tmp = out.copy()
#Filter
Para y en el 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 tamaño_K, x: x tamaño_K, c])
salida = salida[pad: pad H, pad: pad W]. astype(np.uint8)
Regresar
#Leer imagen
img = cv2.imread("../paojie_sp1.jpg ")
p>#Filtro medio
out =Filtro medio (img, K_size=5)
#Guardar el resultado
cv2.imwrite(" out .jpg ", fuera)
cv2.imshow("resultado", fuera)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Tres. Resultados experimentales:
Se puede ver que el ruido en la imagen se debilita, pero la imagen se vuelve borrosa después de un filtrado medio. Debido a que el filtro promedio filtra los componentes de alta frecuencia de la imagen, los bordes de la imagen aparecen borrosos. (Para eliminar una cierta cantidad de ruido entrecortado, considere utilizar el filtrado medio).
Cuatro. Contenido de referencia:
blogs.com/wojianxin/p/12501891.html