jupyter 图像去噪

Jupyter Notebook是一个交互式的笔记本环境，常用于数据科学和机器学习分析。对于图像去噪，通常在Python中，我们会利用一些库如Pandas加载图片数据，然后利用OpenCV、scikit-image或PyTorch等工具进行处理。

例如，可以使用以下步骤对图像进行去噪：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import wiener
import cv2

2. 加载图像并转换为灰度图像（如果需要）：

image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. 应用滤波器去除噪声，比如高斯滤波（gaussian blur）、均值滤波或Wiener滤波：

filtered_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 使用高斯滤波
# 或者 wiener_filter = wiener(image, [sigma_r, sigma_c])，其中sigma_r和sigma_c是噪声的方差

4. 显示原图和去噪后的图像对比：

plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(filtered_image, cmap='gray')
plt.title('Noisy Image Removed'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()