使用边界保持类平滑滤波器(灰度最小方差的均值滤波器),编写程序,对含噪声(高斯噪声或椒盐噪声)图像进行去噪,并显示去噪前后的图像。
时间: 2024-02-27 19:54:07 浏览: 49
好的,以下是使用边界保持类平滑滤波器进行图像去噪的Python代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义边界保持类平滑滤波器函数
def boundary_preserving_smoothing_filter(image, kernel_size, sigma):
# 高斯核大小为(kernel_size,kernel_size),标准差为sigma
kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, sigma)
# 对图像进行卷积
convolved = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
# 计算均值和标准差
mean, std = cv2.meanStdDev(image)
# 计算边界保持权重
weight = np.zeros_like(image)
weight[np.where(image > mean)] = 1
weight[np.where(image <= mean)] = 1 - np.exp(-np.square((image[np.where(image <= mean)] - mean)) / (2 * np.square(std)))
# 对卷积结果和边界保持权重进行加权平均
output = weight * convolved + (1 - weight) * image
return output.astype(np.uint8)
# 加载图像
image = cv2.imread("noisy_image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 对图像进行高斯噪声处理
noisy_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 5)
# 对高斯噪声图像进行边界保持类平滑滤波器去噪
denoised_image = boundary_preserving_smoothing_filter(noisy_image, 5, 5)
# 显示去噪前后的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Noisy Image", noisy_image)
cv2.imshow("Denoised Image", denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们使用了OpenCV库中的cv2.getGaussianKernel()函数生成了指定大小和标准差的高斯核,并使用cv2.filter2D()函数对图像进行卷积。然后,我们计算了图像的均值和标准差,并使用这些值计算了边界保持权重。最后,我们使用边界保持权重对卷积结果和原始图像进行加权平均,得到了去噪后的图像。
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