二值化图像降噪具体实现代码
时间: 2023-10-17 09:05:40 浏览: 41
二值化图像降噪可以通过以下步骤实现:
1. 读取原始图片
2. 将图片转换成灰度图
3. 对灰度图进行二值化处理
4. 对二值化图像进行降噪处理
5. 保存处理后的图片
以下是Python实现代码:
```python
import cv2
# 读取原始图片
img = cv2.imread('original_image.jpg')
# 将图片转换成灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 对二值化图像进行降噪处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dst = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 保存处理后的图片
cv2.imwrite('processed_image.jpg', dst)
```
在上述代码中,使用了OpenCV库进行图像处理。其中,`cv2.threshold()`函数用于二值化处理,`cv2.morphologyEx()`函数用于降噪处理。降噪处理使用了闭运算,结构元素为3×3大小的矩形。
相关问题
二值化图像降噪具体实现代码C
二值化图像的降噪可以采用形态学操作中的开运算,具体实现代码如下:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat src = imread("lena.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像
if (src.empty())
{
cout << "Can't open the image!" << endl;
return -1;
}
// 二值化
Mat binary;
threshold(src, binary, 128, 255, THRESH_BINARY);
// 开运算
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
Mat opened;
morphologyEx(binary, opened, MORPH_OPEN, kernel);
// 显示结果
namedWindow("src", WINDOW_NORMAL);
namedWindow("opened", WINDOW_NORMAL);
imshow("src", src);
imshow("opened", opened);
waitKey(0);
return 0;
}
```
其中,`threshold`函数用于将灰度图像二值化,`getStructuringElement`函数生成一个矩形结构元素,`morphologyEx`函数实现形态学开运算操作,将二值图像中的小噪点去除。最终结果通过`imshow`函数显示出来。
请给出图像进行二值化,降噪,补洞的C++相关代码
以下是一种基于C语言的图像二值化、降噪和补洞的代码实现:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define WIDTH 512
#define HEIGHT 512
#define THRESHOLD 128
// 二值化
void binarize(unsigned char* input, unsigned char* output) {
for(int i = 0; i < WIDTH*HEIGHT; i++) {
output[i] = (input[i] > THRESHOLD) ? 255 : 0;
}
}
// 降噪(中值滤波)
void denoise(unsigned char* input, unsigned char* output) {
for(int y = 1; y < HEIGHT-1; y++) {
for(int x = 1; x < WIDTH-1; x++) {
int sum = 0;
for(int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
for(int dx = -1; dx <= 1; dx++) {
sum += input[(y+dy)*WIDTH+(x+dx)];
}
}
output[y*WIDTH+x] = sum/9;
}
}
}
// 补洞(基于拉普拉斯算子的边缘检测)
void fill_holes(unsigned char* input, unsigned char* output) {
int laplacian[9] = {-1,-1,-1,-1,8,-1,-1,-1,-1};
for(int y = 1; y < HEIGHT-1; y++) {
for(int x = 1; x < WIDTH-1; x++) {
int sum = 0;
for(int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
for(int dx = -1; dx <= 1; dx++) {
sum += input[(y+dy)*WIDTH+(x+dx)] * laplacian[(dy+1)*3+(dx+1)];
}
}
output[y*WIDTH+x] = (sum > 0) ? 255 : 0;
}
}
}
int main() {
unsigned char* input = (unsigned char*)malloc(WIDTH*HEIGHT*sizeof(unsigned char));
unsigned char* output = (unsigned char*)malloc(WIDTH*HEIGHT*sizeof(unsigned char));
unsigned char* output2 = (unsigned char*)malloc(WIDTH*HEIGHT*sizeof(unsigned char));
// 读取图像
FILE* fp = fopen("input.jpg", "rb");
fread(input, sizeof(unsigned char), WIDTH*HEIGHT, fp);
fclose(fp);
// 二值化
binarize(input, output);
// 降噪
denoise(output, output2);
// 补洞
fill_holes(output2, output);
// 写入图像
fp = fopen("output.jpg", "wb");
fwrite(output, sizeof(unsigned char), WIDTH*HEIGHT, fp);
fclose(fp);
free(input);
free(output);
free(output2);
return 0;
}
```