SciPy - 濾波與圖像去噪

本文轉載自查看原文 2019-07-15 08:37 1123 圖像處理/ Python 數據分析模塊

濾波

濾波常用於降噪；

濾波有多種，中值濾波，均值濾波，等等，說的很高大上，其實很簡單，各種濾波原理類似。

以中值濾波為例，把每一點的數據用該點指定鄰域內數的中位數代替，

如數據 [1,8,3]，鄰域大小為3，則8經過濾波后是3，[1,3,8]的中位數；數據可以是多維的，鄰域也可以為多維；

其過程類似卷積

python 中值濾波函數為 scipy.signal.medfilt(signal， kernel_size)，第一個參數為信號值，第二個參數為滑框大小，注意第二個參數必須為奇數，即左+1+右；

如果滑框內沒數據，以 0 填充

import random
import numpy as np
import scipy.signal as signal

# 一維中值濾波
x=np.arange(0,100,10)
random.shuffle(x)
print x
# [70 20 10 30 40  0 60 80 90 50]
print signal.medfilt(x,3)   # 一維中值濾波
# [20. 20. 20. 30. 30. 40. 60. 80. 80. 50.]


# 二維中值濾波
x=np.random.randint(1,1000,(4,4))
print x
# [[711  77 365 518]
#  [987 621 734  19]
#  [652 370 615 467]
#  [852 420 880 175]]
print signal.medfilt(x,(3,3))
# [[  0. 365.  77.   0.]
#  [370. 621. 467. 365.]
#  [420. 652. 467. 175.]
#  [  0. 420. 370.   0.]]

二維中值濾波還可以用 signal.medfilt2d()，速度快，但只支持 int8，float32，float64

滑框維度總是可以為1，如果大於1，其維度必須等於信號維度

也就是說，如果信號為3維，滑框必須為3維

圖像去噪

濾波常用於圖像預處理

import numpy as np
from PIL import Image
import scipy.signal as signal


im=Image.open('test2.png')   # 讀入圖片並建立Image對象im
# im=im.convert('L')          # 轉為灰度圖
data=[]                     # 存儲圖像中所有像素值的list(二維)
width,height=im.size        # 圖片尺寸,長寬，或者說寬高-->橫豎
print(width, height)

# 讀取圖像像素的值
for w in range(width):      # 對每個行號h
    row=[]                  # 記錄每一行像素
    for h in range(height): # 對每行的每個像素列位置w
        value=im.getpixel((w, h))    # 用getpixel讀取這一點像素值
        row.append(value)            # 把它加到這一行的list中去
    data.append(row)        # 把記錄好的每一行加到data的子list中去，就建立了模擬的二維list

### 彩色圖濾波
# data=signal.medfilt(data,kernel_size=3)           # 二維中值濾波
# data=signal.medfilt(data,kernel_size=5)
data=signal.medfilt(data,kernel_size=(3, 3, 3))

### 灰度圖濾波
##1
# data=signal.medfilt(data,kernel_size=(3, 3))
##2
# data = np.uint8(data)
# data=signal.medfilt2d(data,kernel_size=(11, 11))

#
data=np.int32(data)                         # 轉換為int類型，以使用快速二維濾波
# data=np.int8(data)
print(data)

# 創建並保存結果
for w in range(width):       # 對每一行
    for h in range(height):  # 對該行的每一個列號
        im.putpixel((w,h),tuple(data[w][h])) # 將data中該位置的值存進圖像,要求參數為tuple
        # im.putpixel((w,h),data[w][h])       # 灰度圖的處理方式

im.save('result2.jpg')       # 存儲