数字图像低通滤波和高通滤波python 低通滤波 python

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jiecho 2023-11-07 01:07:06

文章标签 数字图像低通滤波和高通滤波python 低通滤波器中值滤波器权重 文章分类 Python 后端开发

一：低通滤波器

低通滤波器的目标是降低图像的变化率，比如将第一个像素替换为该像素周围像素的均值。这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。

OpenCV 使用blur 函数做到：

dst = cv2.blur(image,(5,5));   
# dst -- 处理后的图像
# image -- 待平滑处理的图像
#（5，5） -- 低通滤波器的大小

简单使用示例：

#!/usr/bin/env python  
# encoding: utf-8  
import cv2  
import numpy as np 
img = cv2.imread("2.jpg", 0)  
result = cv2.blur(img, (5,5))  
  
cv2.imshow("Origin", img)  
cv2.imshow("Blur", result)  
  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

图像效果：

数字图像低通滤波和高通滤波python 低通滤波 python_低通滤波器

相同滤波效果函数：boxFilter

result1 = cv2.boxFilter(img, -1, (5, 5))

二：高斯滤波

与低通滤波器不同，低通滤波器中每个像素的权重是相同的，即滤波器是线性的。而高斯滤波器中像素的权重与其距中心像素的距离成比例。

在一些需要对一个像素的周围的像素给予更多的重视，可以通过分配权重来重新计算这些周围点值。这可通过高斯函数（钟形函数，即喇叭形数）

的权重方案来解决。

cv::GaussianBlur

result = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1.5)

三：中值滤波器

中值滤波器是非线性滤波器，它对消除椒盐现象特别有用，

result = cv2.medianBlur(image,5)

image -- 原图像

5 -- 孔径尺寸，一个大于1的奇数。5 中值滤波器会使用 5 x 5 的范围来计算。即对像素的中心值及其 5 x 5 邻域组成了一个数值集，对其进行处理计算

，当前像素被其中值替换掉。

如果在某个像素周围有白色或黑色的像素，这些白色或黑色的像素不会选择作为中值（最大或最小值不用），而是被替换为邻域值，示例如下：

#!/usr/bin/env python  
# encoding: utf-8  
import cv2  
import numpy as np 

def salt(img, n):    
    for k in range(n):    
        i = int(np.random.random() * img.shape[1]);    
        j = int(np.random.random() * img.shape[0]);    
        if img.ndim == 2:     
            img[j,i] = 255    
        elif img.ndim == 3:     
            img[j,i,0]= 255    
            img[j,i,1]= 255    
            img[j,i,2]= 255    
    return img   
  
img = cv2.imread("2.jpg", 0)  
result = salt(img, 500)  
median = cv2.medianBlur(result, 5)  
  
  
cv2.imshow("Salt", result)  
cv2.imshow("Median", median)  
  
cv2.waitKey(0)

效果图：

数字图像低通滤波和高通滤波python 低通滤波 python_中值滤波器_02