使用python 3.8和opencv 4.0.1 对图像进行小波变换coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')、cA, (cH, cV, cD) = coeffs 如何使用中值滤波去除高频图像cH, cV, cD中的噪音

时间: 2023-09-17 13:09:51 浏览: 65
可以使用OpenCV中的中值滤波函数`cv2.medianBlur()`来去除小波变换后细节系数中的噪音。具体步骤如下: ```python import cv2 import pywt # 定义需要进行小波变换的图像 img = cv2.imread('example.jpg', 0) # 进行2级haar小波变换 coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar') cA, (cH, cV, cD) = coeffs # 对细节系数进行中值滤波 cH = cv2.medianBlur(cH, 3) cV = cv2.medianBlur(cV, 3) cD = cv2.medianBlur(cD, 3) # 重构图像 coeffs = cA, (cH, cV, cD) reconstructed_img = pywt.idwt2(coeffs, 'haar') # 显示原图和重构后的图像 cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Reconstructed', reconstructed_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中,我们使用`cv2.imread()`函数读取了一张灰度图像,并使用`pywt.dwt2()`函数进行了2级haar小波变换。然后,我们对细节系数`cH`、`cV`、`cD`分别使用`cv2.medianBlur()`函数进行中值滤波,最后使用`pywt.idwt2()`函数对变换后的系数进行重构,得到去除了噪音的图像。 需要注意的是,中值滤波的核大小应该根据图像的尺寸和噪音的强度进行调整。在上述代码中,我们使用了大小为3x3的核进行中值滤波。

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