如何使用python语言,使用skimage载入灰度图,用小波变换给图片去噪,并最佳sigma
时间: 2024-06-10 09:04:59 浏览: 16
回答如下:
可以使用以下代码片段实现:
```
from skimage import data, io, filters
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.restoration import denoise_wavelet
image = io.imread('image.jpg')
image = rgb2gray(image)
image = denoise_wavelet(image, sigma='best', wavelet='db1')
```
其中,`image.jpg`是待处理的图片路径。`rgb2gray`函数将彩色图像转换为灰度图像。`denoise_wavelet`函数使用小波变换进行去噪,其中`sigma`参数设置为`'best'`,表示选择最佳的sigma值。`wavelet`参数可以选择小波基函数,这里选择了Daubechies 1小波基函数。
相关问题
如何使用python语言,使用skimage载入灰度图,用小波变换给图片去噪,借助PSNR找到小波去噪最合适的sigma,并打印搜索过程
您可以使用以下代码来使用Python语言使用skimage库载入灰度图,使用小波变换给图片去噪,利用PSNR找到最合适的sigma,并打印搜索过程:
```python
from skimage import io, data
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.restoration import denoise_wavelet
from skimage.measure import compare_psnr
# 载入灰度图
image = data.coins()
image_gray = io.imread('image.jpg', as_gray=True)
# 去噪函数
def wiener_denoise(image, sigma):
return denoise_wavelet(image, sigma, wavelet='db1', method='BayesShrink', mode='soft')
# PSNR计算函数
def get_psnr(image1, image2):
return compare_psnr(image1, image2)
# 搜索最佳sigma
sigmas = [0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 1, 2, 5, 10]
best_psnr = -1
best_sigma = -1
psnrs = []
for sigma in sigmas:
# 小波去噪
image_denoised = wiener_denoise(image_gray, sigma)
# PSNR计算
psnr = get_psnr(image_gray, image_denoised)
psnrs.append(psnr)
# 记录最佳sigma
if psnr > best_psnr:
best_psnr = psnr
best_sigma = sigma
# 打印搜索过程
print('sigma:', sigma, 'PSNR:', psnr)
print('最佳sigma:', best_sigma, 'PSNR:', best_psnr)
# 打印PSNR搜索图像
plt.plot(sigmas, psnrs)
plt.xlabel('sigma')
plt.ylabel('PSNR')
plt.show()
```
您可以将`image_gray`替换为您想要去噪的图像的路径。此代码将搜索sigma的所有可能值并打印出搜索过程。最后,它将打印找到最佳sigma的值,并打印出每个sigma值的PSNR搜索图像。
使用小波变换硬阈值对灰度图像去噪python
小波变换(Wavelet Transform)是一种在图像处理中常用于信号分析和降噪的技术,而硬阈值去噪是一种常见的基于小波变换的图像去噪方法。在Python中,你可以使用PyWavelets库来实现这一过程。以下是一个简单的步骤:
1. **安装所需库**:
首先,你需要安装`pywt`库,如果还没有安装,可以使用pip安装:
```
pip install pywt
```
2. **导入必要的模块**:
```python
import numpy as np
from pywt import wavedec, waverec, dwtcoef
```
3. **读取和准备图像**:
用PIL库读取灰度图像并转换为numpy数组:
```python
from PIL import Image
img = Image.open('image_path.jpg').convert('L')
img_array = np.array(img)
```
4. **小波分解**:
使用`wavedec`函数进行小波分解,通常选择Haar或Daubechies小波:
```python
coeffs = wavedec(img_array, 'haar', level=4) # 级别自定义
```
5. **硬阈值去噪**:
对每一个小波系数子带应用硬阈值,小于某个阈值(如全局平均值的某个倍数)的系数设为0:
```python
threshold = np.std(coeffs[-1]) * factor # factor一般设置为2-4
for i in range(1, len(coeffs)):
coeffs[i] = np.where(np.abs(coeffs[i]) > threshold, coeffs[i], 0)
```
6. **重构图像**:
用`waverec`函数将去噪后的系数重新组合成图像:
```python
denoised_array = waverec(coeffs, 'haar')
```
7. **保存或显示去噪后的图像**:
```python
denoised_img = Image.fromarray(denoised_array.astype(np.uint8))
denoised_img.save('denoised_image.jpg')
denoised_img.show()
```
相关推荐
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)