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文檔簡(jiǎn)介

第python實(shí)現(xiàn)圖像降噪本文實(shí)例為大家分享了python實(shí)現(xiàn)圖像降噪的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

背景

圖像在數(shù)字化和傳輸?shù)冗^(guò)程中會(huì)產(chǎn)生噪聲，從而影響圖像的質(zhì)量，而圖像降噪技術(shù)可以有效地減少圖像中的噪聲。如下圖所示，左圖是一幅包含噪聲的圖像（圖中的黑點(diǎn)即為噪聲），右圖是降噪后的結(jié)果（黑點(diǎn)顯著減少）。

中值濾波是一種常用的圖像降噪方法，對(duì)于一幅帶噪聲的圖像1（設(shè)分辨率為wh），降噪方法如下：

1）將圖像1轉(zhuǎn)換成灰度圖，仍稱為圖像1；

2）新建圖像2，圖像2為灰度圖，分辨率與圖像1相同；

3）對(duì)于圖像1中坐標(biāo)為(x,y)的像素p，求p的中值c，然后將圖像2中(x,y)處的像素值設(shè)置成c，其中，1xw2、1yh2；

4）保存圖像2，圖像2即存放了降噪后的結(jié)果。

其中，第3步要計(jì)算(x,y)處像素p的中值c，計(jì)算方法如下：

1）選取以p為中心的33圖像區(qū)域，如上圖所示，每個(gè)小方格代表一個(gè)像素，數(shù)字表示像素的灰度值，像素p的坐標(biāo)為(x,y)，則選取的圖像區(qū)域?yàn)辄S色底紋區(qū)域；

2）對(duì)步驟1中選取的9個(gè)像素的顏色值進(jìn)行升序排列，如上圖所示例子排序后為：11、12、13、14、15、16、17、18、99；

3）在步驟2得到的排序結(jié)果中，排在最中間一個(gè)值即為中值c，如上圖所示例子中像素p的中值為15。

任務(wù)

本關(guān)任務(wù)是補(bǔ)全程序，使其能進(jìn)行圖像降噪，說(shuō)明如下：

1）排序操作可利用列表中的sort函數(shù)進(jìn)行；

2）關(guān)于代碼的相關(guān)說(shuō)明見(jiàn)注釋。

相關(guān)知識(shí)

略。

編程要求

在Begin-End區(qū)間補(bǔ)全代碼，具體要求見(jiàn)上。

測(cè)試說(shuō)明

測(cè)試集正確結(jié)果如下：

(1,1)-255

(72,42)-191

(120,45)-127

(164,49)-89

(235,49)-38

你的圖像與正確答案相同！

說(shuō)明如下：

1）系統(tǒng)會(huì)調(diào)用你編寫(xiě)的median函數(shù)，并以像素坐標(biāo)-中值的格式打印結(jié)果，如測(cè)試集第1行的(1,1)-255表示：(1,1)處像素的中值為255；

2）此外，系統(tǒng)會(huì)檢查程序生成的圖像文件，若正確則在測(cè)試集最后一行打

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