python彩色图像自适应中值滤波器并得到彩色图像
时间: 2023-07-25 22:12:14 浏览: 47
Python中的彩色图像自适应中值滤波器可以通过以下步骤实现,得到彩色图像:
1. 载入彩色图像。
```python
import cv2
img = cv2.imread('color_img.jpg')
```
2. 定义一个自适应中值滤波器函数。
```python
def adaptive_median_filter(img, window_size):
img_output = np.copy(img)
for channel in range(3):
channel_img = img[:, :, channel]
median = cv2.medianBlur(channel_img, window_size)
img_local = channel_img - median
img_local_max = cv2.dilate(img_local, np.ones((window_size, window_size)))
img_local_min = cv2.erode(img_local, np.ones((window_size, window_size)))
img_local_max_min_diff = img_local_max - img_local_min
img_local_max_min_diff_mask = img_local_max_min_diff > 0
img_output[:, :, channel][img_local_max_min_diff_mask] = median[img_local_max_min_diff_mask]
return img_output
```
3. 调用自适应中值滤波器函数并输出结果。
```python
filtered_img = adaptive_median_filter(img, 3)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码中,自适应中值滤波器函数的参数包括原始图像和窗口大小。函数中使用cv2.medianBlur函数计算每个颜色通道的中值,然后计算每个颜色通道的局部图像与中值之间的差异。接下来,使用cv2.dilate和cv2.erode函数计算局部图像的最大值和最小值,计算它们之间的差异,并创建一个布尔掩码来标识差异大于零的像素。最后,将每个颜色通道中的像素复制到输出图像中,如果差异大于零,则使用中值图像中的像素替换原始图像中的像素。
注意,这里的输出图像是彩色图像,因为在函数中处理了每个颜色通道。