Python を使用して画像にノイズ フィルターを実行する方法

Python を使用して画像にノイズ フィルタリングを実行する方法

はじめに:
ノイズは画像処理における一般的な問題であり、その原因は、画像処理の損傷である可能性があります。イメージセンサーやその他の機器、信号の干渉や伝送エラーによって発生する無駄な情報。ノイズは画質と視覚化に重大な影響を与える可能性があります。ノイズ フィルターは、画像内のノイズを低減または除去できる一般的な画像処理技術です。この記事では、Python を使用して、一般的なノイズ フィルター アルゴリズムを使用して画像を処理する方法を示します。

1. 必要なライブラリをインポートする
始める前に、画像処理操作を実行するために必要な Python ライブラリをいくつかインポートする必要があります。この例では、OpenCV ライブラリと NumPy ライブラリを使用します。

import cv2
import numpy as np

2. 画像を読み取る
次に、処理する画像を読み取る必要があります。 OpenCV の imread 関数を使用して、画像ファイルを読み取り、変数に保存できます。

image = cv2.imread('image.jpg')

3. ノイズを追加する
ノイズ フィルター アルゴリズムをデモンストレーションするには、最初に画像にノイズを追加する必要があります。この例では、ガウス ノイズを使用して画像に追加します。 OpenCV の randn 関数を使用して、ガウス分布からランダムな値を生成し、それらを画像のピクセル値に追加できます。

# 添加高斯噪声
noise = np.random.randn(*image.shape) * 50
noisy_image = image + noise.astype(np.uint8)

4. 元の画像とノイズのある画像を表示する
ノイズ フィルターを実行する前に、比較のために元の画像とノイズのある画像を表示しましょう。

# 显示原始图像和带噪声的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Noisy Image", noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5. ノイズ フィルター アルゴリズムを使用する
次に、2 つの一般的なノイズ フィルター アルゴリズム、平均値フィルターと中央値フィルターを使用します。これらのフィルタリング アルゴリズムは、画像からガウス ノイズを除去できます。

1. 平均値フィルター
   平均値フィルターは、各ピクセルの値を周囲のピクセルの平均値に置き換える単純なフィルター アルゴリズムです。 OpenCV では、blur 関数を使用して平均値フィルタリングを実装できます。

# 均值滤波
kernel_size = 5
blur_image = cv2.blur(noisy_image, (kernel_size, kernel_size))

2. メディアン フィルタリング
   メディアン フィルタリングは、各ピクセルの値を周囲のピクセルの中央値で置き換える非線形フィルター アルゴリズムです。通常、メディアン フィルタは塩胡椒ノイズの方が効果的に機能します。 OpenCV では、medianBlur 関数を使用してメディアン フィルタリングを実装できます。

# 中值滤波
kernel_size = 5
median_image = cv2.medianBlur(noisy_image, kernel_size)

6. フィルタリングされた画像を表示します
画像にノイズ フィルタリングを適用した後、比較のためにフィルタリングされた画像を表示しましょう。

# 显示滤波后的图像
cv2.imshow("Blur Image", blur_image)
cv2.imshow("Median Image", median_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

7. 結論
Python と OpenCV ライブラリを使用すると、画像のノイズ フィルターを簡単に実行できます。この記事では、2 つの一般的なノイズ フィルター アルゴリズムである平均フィルターと中央値フィルターを使用して、画像内のノイズを低減または除去する方法を説明します。実際のアプリケーションの要件に応じて、フィルターのサイズとパラメーターを調整して、より良いフィルター効果を得ることができます。

コード例:

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 添加高斯噪声
noise = np.random.randn(*image.shape) * 50
noisy_image = image + noise.astype(np.uint8)

# 显示原始图像和带噪声的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Noisy Image", noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 均值滤波
kernel_size = 5
blur_image = cv2.blur(noisy_image, (kernel_size, kernel_size))

# 中值滤波
median_image = cv2.medianBlur(noisy_image, kernel_size)

# 显示滤波后的图像
cv2.imshow("Blur Image", blur_image)
cv2.imshow("Median Image", median_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上記は、Python を使用して画像にノイズ フィルターを実行する手順とコード例です。この記事が、ノイズ フィルター アルゴリズムを理解し、使用して画像処理の結果を向上させるのに役立つことを願っています。

以上がPython を使用して画像にノイズ フィルターを実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。