bm3d降噪 python
时间: 2023-06-22 10:25:35 浏览: 87
BM3D是一种经典的图像降噪算法,可以在Python中实现。以下是使用Python中的OpenCV库实现BM3D降噪的基本步骤:
1. 导入OpenCV库和numpy库:
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读入待降噪图像:
```python
img = cv2.imread('image.png')
```
3. 将图像转换为灰度图像:
```python
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
4. 对灰度图像进行BM3D降噪:
```python
dst = cv2.fastNlMeansDenoising(gray, None, h=10, searchWindowSize=21, templateWindowSize=7)
```
其中,h代表滤波强度,searchWindowSize代表搜索窗口大小,templateWindowSize代表块大小。
5. 显示降噪后的图像:
```python
cv2.imshow('BM3D Denoised Image', dst)
cv2.waitKey(0)
```
6. 保存降噪后的图像:
```python
cv2.imwrite('bm3d_denoised_image.png', dst)
```
注意:以上代码仅供参考,具体的参数需要根据图像的噪声情况进行调整。
相关问题
python BM3D降噪
BM3D是一种用于去除图像中加性高斯白噪声的算法,它可以通过寻找相似块并进行协同滤波来降噪。在Python中,可以使用第三方库scikit-image中的restoration模块来实现BM3D降噪。具体实现步骤如下:
1. 导入需要的库:from skimage import io, img_as_float, restoration
2. 读取需要降噪的图像:image = io.imread('image.png')
3. 将图像转换为浮点数类型:image = img_as_float(image)
4. 使用BM3D算法进行降噪:denoised_image = restoration.denoise_bm3d(image, sigma_psd=0.2, stage_arg=bm3d.BM3DStages.ALL_STAGES)
其中,sigma_psd是图像的噪声标准差,stage_arg是BM3D算法的参数,可以选择ALL_STAGES或HARD_THRESHOLDING。
5. 将降噪后的图像保存:io.imsave('denoised_image.png', denoised_image)
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BM3D是一种图像去噪算法,它是通过稀疏三维变换域协作滤波来实现的。BM3D的实现可以使用Python编程语言。以下是使用BM3D进行图像去噪的步骤:
1. 首先,下载BM3D-Denoise-master.rar压缩文件,并解压得到BM3D-Denoise-master文件夹。
2. 在BM3D-Denoise-master文件夹的data目录下,找到一张待去噪的图片和源图。如果需要更换待去噪的图片,只需替换这两张图片。
3. 打开BM3D.py文件并运行它,就可以获得去噪后的结果。结果中的PSNR值可以反映去噪效果,通常会显示出两个PSNR值。
需要注意的是:
1. 如果要更换data目录中的图片,请确保在BM3D.py文件中相应位置更换获取图片的地址。
2. 运行BM3D.py需要安装cv2和numpy这两个Python模块。
你可以参考这个链接(https://github.com/liuhuang31/BM3D-Denoise)获取更多关于BM3D去噪算法的代码信息。
希望这些信息能对你有所帮助!