通过多幅图像平均去高斯白噪声Python

可以使用以下步骤通过多幅图像平均去除高斯白噪声：

1. 读入多幅图像，将它们存储在一个数组中。
2. 对每个像素位置，计算所有图像该位置的像素值的平均值。
3. 对每个像素位置，计算所有图像该位置的像素值的标准差。
4. 对每个像素位置，将所有图像该位置的像素值减去平均值并除以标准差，以得到标准化的像素值。
5. 对每个像素位置，计算所有图像该位置的标准化像素值的平均值。
6. 用平均化的标准化像素值替换原始像素值。

以下是一个Python实现的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入多幅图像
img1 = cv2.imread('img1.jpg')
img2 = cv2.imread('img2.jpg')
img3 = cv2.imread('img3.jpg')

# 将图像存储在数组中
images = [img1, img2, img3]

# 计算所有图像像素值的平均值
mean_image = np.mean(images, axis=0)

# 计算所有图像像素值的标准差
std_image = np.std(images, axis=0)

# 标准化像素值
normalized_images = [(image - mean_image) / std_image for image in images]

# 计算标准化像素值的平均值
mean_normalized_image = np.mean(normalized_images, axis=0)

# 用平均化的标准化像素值替换原始像素值
denoised_image = mean_normalized_image * std_image + mean_image

# 显示去噪后的图像
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个基本的实现示例，可能需要根据图像的特定要求进行调整和改进。