python 图像去噪椒盐噪声

可以使用一些图像处理的方法来去除椒盐噪声，以下是一个使用 Python 的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def remove_salt_and_pepper(image, prob):
    noisy_image = np.copy(image)
    h, w = image.shape[:2]
    
    # 添加椒盐噪声
    num_pixels = int(prob * h * w)
    salt_coords = [np.random.randint(0, i - 1, num_pixels) for i in (h, w)]
    pepper_coords = [np.random.randint(0, i - 1, num_pixels) for i in (h, w)]
    noisy_image[salt_coords = 255
    noisy_image = 0
    
    # 使用中值滤波去噪
    denoised_image = cv2.medianBlur(noisy_image.astype(np.uint8), 3)
    
    return denoised_image

# 读取图像
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 去噪椒盐噪声
denoised_image = remove_salt_and_pepper(image, 0.05)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先将原始图像复制一份作为带有噪声的图像。然后，我们生成随机的椒盐噪声坐标，并将相应的像素值设置为255（白色）和0（黑色）。接下来，我们使用 `cv2.medianBlur()` 函数对带有噪声的图像进行中值滤波，以去除噪声。最后，我们显示原始图像和去噪后的图像。

请注意，`remove_salt_and_pepper()` 函数接受两个参数，第一个是图像数据，第二个是椒盐噪声的概率。概率越高，噪声越多。

你可以将上述代码保存为一个 Python 文件，并将 `input.jpg` 替换为你的图像文件路径，然后运行该文件来去除图像中的椒盐噪声。