使用滤波模板中像素点的中值点作为目标像素,这就称为中值滤波降噪(顾名思义)

Python实现过程如下:

图像数据为:

图像中存在典型的椒盐噪声,而中值降噪,对椒盐噪声的作用是非常有效的。

导入要使用的库:

import PIL.Image as Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

读入图片数据,并可视化:

img = Image.open('Fig0335(a)(ckt_board_saltpep_prob_pt05).tif')plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.axis('off')
plt.show()

滤波函数:

这几个空间滤波使用的函数基本相似,只是目标像素的计算过程不一样

def rejector(img, m, n):img_data = np.array(img)img_new = [[] for _ in range(np.shape(img_data)[0])]a = m // 2b = n // 2for i in range(np.shape(img_data)[0]):for j in range(np.shape(img_data)[1]):num = []for k in range(i-a, i+a+1, 1):for l in range(j-b, j+b+1, 1):c = k>=0 and k<np.shape(img_data)[0]d = l>=0 and l<np.shape(img_data)[1]if c and d:num.append(img_data[k][l])else:num.append(0)num = sorted(num)y = m*n // 2img_new[i].append(int(num[y]))return img_new

调用滤波函数,得到结果,并可视化:

img_new = rejector(img, 3, 3)plt.subplot(121)
plt.axis('off')
plt.imshow(img_new, cmap = 'gray')plt.subplot(122)
plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap = 'gray')plt.show()

左侧为结果,右侧为原图像:

中值滤波结果与均值滤波结果比较:

左侧为中值滤波,中间为均值滤波,右侧为原图像

数字图像处理——中值滤波降噪相关推荐

  1. 数字图像处理——中值滤波及其改进算法

    一.算法介绍 中值滤波器是非线性滤波器的一个例子,它在保留图像特征方面非常有效. 但是,滤波器的窗口大小直接影响中值滤波器的性能. 较小的窗口保留了特征,但会导致噪声抑制的减少. 在较大窗口的情况下, ...

  2. 数字图像处理 中值滤波 MATLAB实验

    一.原理_中值滤波 中值滤波的基本思想是将图像中每个像素的灰度值用其邻域内像素灰度的中值代替,它是一种非线性平滑滤波算法. 设加噪图像为 f(x,y) ,经中值滤波处理后的图像为g(x,y) ,则: ...

  3. 数字图像处理——中值滤波中心加权中值滤波

    引言:在处理图像时,线性滤波将破坏边缘,而且不能有效滤除脉冲噪声.非线性滤波基于对输入信号序列的一种非线性映射关系,常可把某一特定的噪声近似映射为零而保留信号的重要特征,因而可以在一定程度上克服线性滤 ...

  4. matlab图像处理-中值滤波原理

    中值滤波原理   中值滤波本质上是一种统计排序滤波器.对于原图像中某点(i,j),中值滤波以该点为中心的邻域内的所有像素的统计排序中值作为(i,j)点的响应.   中值不同于均值,是指排序队列中位于中 ...

  5. java 中值滤波_matlab图像处理-中值滤波原理(示例代码)

    中值滤波原理 ??中值滤波本质上是一种统计排序滤波器.对于原图像中某点(i,j),中值滤波以该点为中心的邻域内的所有像素的统计排序中值作为(i,j)点的响应. ??中值不同于均值,是指排序队列中位于中 ...

  6. MATLAB--数字图像处理 中值滤波

    中值滤波 概念:   中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实 ...

  7. matlab 中medfilt2报错,Matlab图像处理——中值滤波medfilt2问题解决

    程序: I=imread('13.jpg');%读入图像 imshow(I); h=imnoise(I,'salt & pepper');%为I图片叠加椒盐噪声噪声 figure;imshow ...

  8. 【数字图像处理】图像直方图均衡化、空域滤波(均值滤波、中值滤波)、图像锐化(Laplace算子)、图像傅里叶变换实验

    图像直方图均衡化.空域滤波.图像锐化.图像傅里叶变换 一.图像直方图均衡化 二.图像空域滤波 1.均值滤波(滤波次数n→3) 2.中值滤波(滤波次数n→3) 3.图像锐化(Laplace算子) 三.图 ...

  9. 数字图像处理学习笔记(六)平滑滤波:均值滤波、中值滤波

    实验截图: 均值滤波和中值滤波处理后的结果 实验代码: 代码(1): img=imread('microchip.png'); img=rgb2gray(img); subplot(1,3,1); i ...

最新文章

  1. 【读薄Effective Java】创建和销毁对象
  2. 做shopee找代运营,如何判断一家代运营公司是否靠谱?
  3. Flex数据绑定陷阱(一)
  4. 使用Spock Mocks进行Grails 3.3集成测试
  5. 机器学习算法GBDT的面试总结
  6. 基于时空相关属性模型的公交到站时间预测算法
  7. 机器学习笔记-LightGBM
  8. 20.go vet 和 go tool vet
  9. JGit、SvnKit - 版本提交日志(1)提取
  10. Rad Software Regular Expression Designer 正则表达式工具软件
  11. Linux内核系统调用原理与实现
  12. eclipse 2020版 安装与配置完美教程
  13. matlab实现聚类分析的优点,MATLAB感悟(3)--聚类分析
  14. 汉字编码对照表(gb2312/unicode/utf8)
  15. 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之矩阵理论(7):欧氏空间
  16. 数学的意义——席南华院士科普讲座实录
  17. 上美股份在港交所开启招股:业绩将继续下滑,吕义雄提前大额套现
  18. quartus 13.0 网络盛传的破解方法勘误(网传大多数破解步骤有误)
  19. 应用提交 App Store 上架被拒的原因都有哪些
  20. AFM测试常见问题及解答(二)

热门文章

  1. 读《摄影手册 玛格南成员大卫 赫恩谈艺录》
  2. android 虚拟手柄
  3. 标注图像 创建cnn网络_如何在网络上创建图
  4. 定制:荧光标记Dextran葡聚糖|FITC标记葡聚糖|FITC-Dextran(葡聚糖分子量可选)
  5. Three.js - 使用 CubeCamera 创建反光效果
  6. vue数据恢复_Vue 恢复初始值的快速方法
  7. word中快速的输入mathtype公式
  8. HDU 6264 Super-palindrome(思维)
  9. UI设计师简历填写小技巧
  10. linux curl命令读取页面信息,使用Curl命令获取网站Web服务器类