python彩色图像自适应中值滤波器

Python中的彩色图像自适应中值滤波器可以通过以下步骤实现：

1. 载入彩色图像并将其转换为灰度图像。

import cv2
img = cv2.imread('color_img.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 定义一个自适应中值滤波器函数。

def adaptive_median_filter(img, window_size):
    median = cv2.medianBlur(img, window_size)
    img_local = img - median
    img_local_max = cv2.dilate(img_local, np.ones((window_size, window_size)))
    img_local_min = cv2.erode(img_local, np.ones((window_size, window_size)))
    img_local_max_min_diff = img_local_max - img_local_min
    img_local_max_min_diff_mask = img_local_max_min_diff > 0
    img_output = np.copy(img)
    img_output[img_local_max_min_diff_mask] = median[img_local_max_min_diff_mask]
    return img_output

3. 调用自适应中值滤波器函数并输出结果。

filtered_img = adaptive_median_filter(gray_img, 3)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，自适应中值滤波器函数的参数包括原始图像和窗口大小。函数中使用cv2.medianBlur函数计算图像的中值，然后计算局部图像与中值之间的差异。接下来，使用cv2.dilate和cv2.erode函数计算局部图像的最大值和最小值，计算它们之间的差异，并创建一个布尔掩码来标识差异大于零的像素。最后，将中值图像中的像素复制到输出图像中，如果差异大于零，则使用中值图像中的像素替换原始图像中的像素。