加权最小二乘滤波(WLS)Python实现
时间: 2024-03-06 09:44:48 浏览: 99
加权最小二乘滤波(Weighted Least Squares, WLS)是一种用于图像降噪的滤波算法。它通过对图像中的每个像素进行加权处理,根据像素的权重来调整滤波过程中的平滑程度,从而更好地保留图像的细节。
在Python中,可以使用OpenCV库来实现加权最小二乘滤波。下面是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
def weighted_least_squares_filter(image, sigma_s, sigma_r):
# 创建一个空白图像作为输出
filtered_image = cv2.ximgproc.createFastBilateralSolverFilter(image)
# 设置滤波器参数
filtered_image.setSigmaSpatial(sigma_s)
filtered_image.setSigmaColor(sigma_r)
# 应用滤波器
result = filtered_image.filter(image)
return result
# 读取输入图像
input_image = cv2.imread('input_image.jpg')
# 调用加权最小二乘滤波函数
output_image = weighted_least_squares_filter(input_image, 10, 0.1)
# 显示结果图像
cv2.imshow('Output Image', output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,`weighted_least_squares_filter`函数接受输入图像、空间标准差(`sigma_s`)和灰度值标准差(`sigma_r`)作为参数,并返回滤波后的图像。通过调整这两个参数的值,可以控制滤波的平滑程度和细节保留程度。