数学之路-python计算实战(16)-机器视觉-滤波去噪(邻域平均法滤波)

# -*- coding: utf-8 -*-   #code:[e-mail]#邻域平均法滤波,半径为2import cv2import numpy as npfn="test3.jpg"myimg=cv2.imread(fn)img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#加上椒盐噪声param=20#灰阶范围w=img.shape[1]h=img.shape[0]newimg=np.array(img)#噪声点数量noisecount=100000for k in xrange(0,noisecount):    xi=int(np.random.uniform(0,newimg.shape[1]))    xj=int(np.random.uniform(0,newimg.shape[0]))    newimg[xj,xi]=255#邻域平均法去噪tmpimg[1:myh-1,1:myw-1]=newimg[0:myh,0:myw]#用领域平均法的，设半径为2，脉冲响应函数a=1/8.0kernel=a*np.array([[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]).......

上面是椒盐噪声滤波

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下图是对高斯噪声滤波的处理，效果确实不错