数字图像处理——加权均值滤波器

均值滤波器中，模板内像素的权重都为一，其只是简单的像素加法平均

而，加权均值滤波器，对模板中的像素点赋予不同的权重，求的是像素的加权平均，典型的模板，例如高斯模糊，其模板权重呈现钟型的高斯分布：

$\begin{bmatrix} 1 & 2 & 1\\ 2& 4 & 2\\ 1&2 &1 \end{bmatrix}$

下面使用上式表示的模板，实现：

图像数据：

导入，要使用的库：

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

读取图像数据并可视化：

img = Image.open('Fig0333(a)(test_pattern_blurring_orig).tif')
plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.show()

滤波过程：

定义滤波模板：

kernel = [[1,2,1], [2,4,2], [1,2,1]]

滤波函数：

def rejector2(img, m, n, kernel):num_sum = [sum(i) for i in kernel]num_sum = sum(num_sum)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 = 0x = 0for k in range(i-a, i+a+1, 1):y = 0for 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]#依然使用0填充if c and d:#计算模板中像素的加权之和num += img_data[k][l] * kernel[x][y]y += 1x += 1#求平均值num = num / num_sumimg_new[i].append(int(num))return img_new

测试结果，可视化：

img_new = rejector2(img, len(kernel), len(kernel[0]), kernel)plt.figure(figsize=(25,25))
plt.subplot(131)
plt.axis('off')
plt.imshow(img_new, cmap = 'gray')plt.subplot(132)
plt.axis('off')
plt.imshow(new_img[0], cmap = 'gray')plt.subplot(133)
plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.show()

左侧为加权均值滤波，中间为平滑线性滤波，右侧为原图像

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