实验一 图像加噪与滤波 编写一python程序,要求实现以下功能: 1、 读入一幅图像。

实验一：

首先，需要导入必要的库，例如OpenCV和NumPy。然后，使用OpenCV的imread函数读入一幅图像，将其存储为一个NumPy数组。接下来，可以对图像进行加噪和滤波处理。

对图像进行加噪可以使用NumPy库生成随机数，然后将其加到图像的像素值上。常见的加噪方式包括高斯噪声、盐和胡椒噪声等，可以根据实际需求选择合适的加噪方法。

接着，对加了噪的图像进行滤波处理。常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。可以通过OpenCV提供的相应函数来实现这些滤波操作。例如，使用cv2.medianBlur()函数进行中值滤波。

最后，将处理后的图像显示出来，并保存成新的图像文件。可以使用OpenCV的imshow函数显示图像，使用imwrite函数保存图像。

以下是一个简单的Python程序示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入一幅图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 加噪
noise = np.random.normal(0, 1, image.shape)
noisy_image = image + noise

# 滤波
filtered_image = cv2.medianBlur(noisy_image, 5)

# 显示和保存处理后的图像
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.imwrite('filtered_image.jpg', filtered_image)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上是一个简单的示例程序，实现了对图像的加噪和滤波处理。可以根据实际需求对程序进行进一步的优化和扩展。