python 滤除盐噪声

盐噪声是一种随机出现的亮点，通常是由于摄像机传感器的缺陷、信号干扰或其他因素引起的。在 Python 中，可以使用以下代码来滤除盐噪声：

import cv2
import numpy as np

def salt_and_pepper(image, noise_percent):
    """
    添加椒盐噪声
    """
    height, width = image.shape[:2]
    noise_num = int(height * width * noise_percent)
    for i in range(noise_num):
        x = np.random.randint(0, width)
        y = np.random.randint(0, height)
        if np.random.randint(0, 2) == 0:
            image[y, x] = 0
        else:
            image[y, x] = 255
    return image

def median_blur(image, kernel_size):
    """
    中值滤波
    """
    return cv2.medianBlur(image, kernel_size)

def main(image_path, noise_percent, kernel_size):
    # 读入图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 添加椒盐噪声
    image = salt_and_pepper(image, noise_percent)

    # 中值滤波
    image = median_blur(image, kernel_size)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Original Image", cv2.imread(image_path))
    cv2.imshow("Salt and Pepper Noise Image", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    image_path = "test.jpg"  # 图像路径
    noise_percent = 0.05  # 噪声比例
    kernel_size = 3  # 滤波器大小，必须是奇数
    main(image_path, noise_percent, kernel_size)

在这里，我们使用了 OpenCV 库来读取图像并进行中值滤波。首先，我们将图像转换为灰度图像，然后使用 `salt_and_pepper` 函数添加椒盐噪声。接下来，我们使用 `median_blur` 函数进行中值滤波处理。最后，我们可以使用 `cv2.imshow` 函数显示原始图像和处理后的图像。