基于jupyter notebook的图像去噪

可以使用Python中的OpenCV库来实现基于jupyter notebook的图像去噪。以下是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 添加高斯噪声
noise = np.random.normal(0, 1, img.shape)
noisy_img = img + noise

# 显示原始图像和带噪声的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(noisy_img, cmap='gray')
plt.title('Noisy Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

# 去噪
denoised_img = cv2.GaussianBlur(noisy_img, (5, 5), 0)

# 显示去噪后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(noisy_img, cmap='gray')
plt.title('Noisy Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(denoised_img, cmap='gray')
plt.title('Denoised Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

该示例中使用了高斯滤波器进行去噪，可以根据具体情况选择其他滤波器进行处理。