python程序代码图片_完整的图片去噪代码(python)

#coding:utf-8

import sys,os

from PIL import Image,ImageDraw

#二值判断,如果确认是噪声,用改点的上面一个点的灰度进行替换

#该函数也可以改成RGB判断的,具体看需求如何

def getPixel(image,x,y,G,N):

L = image.getpixel((x,y))

if L > G:

L = True

else:

L = False

nearDots = 0

if L == (image.getpixel((x - 1,y - 1)) > G):

nearDots += 1

if L == (image.getpixel((x - 1,y)) > G):

nearDots += 1

if L == (image.getpixel((x - 1,y + 1)) > G):

nearDots += 1

if L == (image.getpixel((x,y - 1)) > G):

nearDots += 1

if L == (image.getpixel((x,y + 1)) > G):

nearDots += 1

if L == (image.getpixel((x + 1,y - 1)) > G):

nearDots += 1

if L == (image.getpixel((x + 1,y)) > G):

nearDots += 1

if L == (image.getpixel((x + 1,y + 1)) > G):

nearDots += 1

if nearDots < N:

return image.getpixel((x,y-1))

else:

return None

# 降噪

# 根据一个点A的RGB值，与周围的8个点的RBG值比较，设定一个值N（0

# G: Integer 图像二值化阀值

# N: Integer 降噪率 0

# Z: Integer 降噪次数

# 输出

# 0：降噪成功

# 1：降噪失败

def clearNoise(image,G,N,Z):

draw = ImageDraw.Draw(image)

for i in xrange(0,Z):

for x in xrange(1,image.size[0] - 1):

for y in xrange(1,image.size[1] - 1):

color = getPixel(image,x,y,G,N)

if color != None:

draw.point((x,y),color)

#测试代码

def main():

#打开图片

image = Image.open("d:/1.jpg")

#将图片转换成灰度图片

image = image.convert("L")

#去噪,G = 50,N = 4,Z = 4

clearNoise(image,50,4,4)

#保存图片

image.save("d:/result.jpg")

if __name__ == '__main__':

main()

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