python实现cv中的非局部均值去噪滤波器

非局部均值去噪滤波器是一种常见的图像去噪方法，可以有效地去除图像中的高斯噪声、椒盐噪声等。下面是Python实现OpenCV中的非局部均值去噪滤波器的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("lena.png")

# 添加高斯噪声
noise = cv2.randn(img, 0, 50)
img_noise = cv2.add(img, noise)

# 非局部均值去噪
img_denoise = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img_noise, None, 10, 10, 7, 21)

# 显示图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Noisy", img_noise)
cv2.imshow("Denoised", img_denoise)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中首先读取一张图像并添加高斯噪声，然后调用`cv2.fastNlMeansDenoisingColored`函数进行非局部均值去噪，最后显示去噪前后的图像。其中，`None`表示不使用掩码图像，`10`和`10`分别为两个h参数，`7`和`21`分别为两个窗口的大小。可以根据实际需要调整这些参数。

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贝叶斯优化时序信号快速非局部均值去噪的Python代码实现

以下是一个基于贝叶斯优化的时序信号快速非局部均值去噪的Python代码实现：

import numpy as np
import cv2
from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Integer
from skopt.utils import use_named_args


def denoise(y, sigma=0.1, h=0.1, tau=0.1):
    """
    时序信号快速非局部均值去噪函数
    :param y: 输入信号
    :param sigma: 噪声标准差
    :param h: 空间相似性权重
    :param tau: 时间相似性权重
    :return: 去噪后的信号
    """
    N = len(y)
    denoised_y = np.zeros(N)

    for i in range(N):
        wmax = 0
        avg = 0
        sweight = 0
        t = max(i - int(np.ceil(3 * sigma)), 0)
        b = min(i + int(np.ceil(3 * sigma)), N - 1)

        for j in range(t, b + 1):
            w = np.exp(-np.power(y[i] - y[j], 2) / (2 * sigma * sigma)) * \
                np.exp(-np.power(j - i, 2) / (2 * tau * tau))
            avg += w * y[j]
            sweight += w
            if w > wmax:
                wmax = w

        denoised_y[i] = avg / sweight if sweight > 0 else y[i]

    return denoised_y


def objective(args):
    """
    贝叶斯优化目标函数
    :param args: 参数列表
    :return: 目标值
    """
    sigma, h, tau = args
    denoised = denoise(y, sigma=sigma, h=h, tau=tau)
    mse = np.mean((denoised - clean) ** 2)
    return mse


# 生成测试数据
N = 1000
clean = np.sin(np.arange(N) / 10)
noise = np.random.normal(0, 0.1, N)
y = clean + noise

# 定义参数空间
space = [Real(0.01, 0.5, name='sigma'),
         Real(0.01, 0.5, name='h'),
         Real(0.01, 0.5, name='tau')]

# 运行贝叶斯优化
result = gp_minimize(objective, space, n_calls=50)

# 打印最优参数及目标值
print("Best parameters: ", result.x)
print("Best score: ", result.fun)

# 对信号进行去噪
sigma, h, tau = result.x
denoised = denoise(y, sigma=sigma, h=h, tau=tau)

# 显示结果
cv2.imshow("clean", (clean * 255).astype(np.uint8))
cv2.imshow("noisy", ((y + 0.1) * 255).astype(np.uint8))
cv2.imshow("denoised", (denoised * 255).astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先定义了一个`denoise`函数来实现时序信号快速非局部均值去噪。该函数使用与经典的非局部均值去噪相似的思想，但增加了时间相似性的考虑，可以更好地去除时序信号中的噪声。然后，我们定义了一个`objective`函数作为贝叶斯优化的目标函数，使用该函数的输出作为算法的优化目标。最后，我们运行了`gp_minimize`函数来进行贝叶斯优化，得到了最优参数及目标值，并使用最优参数对信号进行了去噪。最后，我们使用OpenCV库显示了去噪后的结果。

贝叶斯优化时序信号快速非局部均值去噪Python代码

以下是使用贝叶斯优化的时序信号快速非局部均值去噪的Python代码：

import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve
from skopt import gp_minimize

def non_local_means_denoise(signal, kernel_size, h, sigma):
    """
    使用贝叶斯优化的时序信号快速非局部均值去噪

    参数：
    signal: ndarray，待去噪的信号
    kernel_size: int，滤波器的大小
    h: float，平滑参数
    sigma: float，噪声标准差

    返回值：
    ndarray，去噪后的信号
    """
    # 构造滑动窗口，用于计算局部均值
    window = np.ones(kernel_size) / kernel_size

    def objective(x):
        """
        目标函数，计算该参数下的误差

        参数：
        x: tuple，(h, sigma)

        返回值：
        float，误差
        """
        # 计算平滑参数和噪声标准差
        h, sigma = x

        # 计算非局部均值
        mean = fftconvolve(signal, window, mode='same')
        diff = signal - mean
        weights = np.exp(-diff ** 2 / (2 * sigma ** 2))
        weights /= np.sum(weights, axis=0)

        denoised_signal = np.sum(weights * signal, axis=0)

        # 计算误差
        mse = np.mean((denoised_signal - signal) ** 2)
        return mse

    # 使用贝叶斯优化寻找最优参数
    result = gp_minimize(
        objective,
        [(0.001, 0.1), (0.001, 0.1)],
        n_random_starts=5,
        n_calls=20,
        verbose=False
    )

    # 使用最优参数进行去噪
    h, sigma = result.x
    mean = fftconvolve(signal, window, mode='same')
    diff = signal - mean
    weights = np.exp(-diff ** 2 / (2 * sigma ** 2))
    weights /= np.sum(weights, axis=0)

    denoised_signal = np.sum(weights * signal, axis=0)

    return denoised_signal

使用示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 构造带噪声的信号
t = np.linspace(0, 1, 200)
signal = np.sin(2 * np.pi * t) + 0.1 * np.random.randn(200)

# 去噪
denoised_signal = non_local_means_denoise(signal, 10, 0.05, 0.1)

# 绘制原始信号和去噪后的信号
plt.plot(t, signal, label='原始信号')
plt.plot(t, denoised_signal, label='去噪后的信号')
plt.legend()
plt.show()