现在请你手动实现对一个已经JPEG压缩的图像对压缩图像进行滤波去除压缩导致的块效应Python,尽量不使用库函数,注意不是全局滤波。
时间: 2024-02-01 14:16:17 浏览: 24
好的,实现过程如下:
1. 读取JPEG压缩的图像,并将其转换为灰度图像;
```python
import numpy as np
import cv2
# 读取JPEG压缩的图像
img = cv2.imread('compressed_img.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. 将灰度图像分割成大小为 $M \times N$ 的块(通常 $M=N=8$),对每个块进行滤波;
```python
# 设置块的大小
M, N = 8, 8
# 获取图像的高度和宽度
height, width = img_gray.shape
# 计算图像中块的数量
num_blocks_h = int(np.ceil(height / M))
num_blocks_w = int(np.ceil(width / N))
# 对每个块进行滤波
for i in range(num_blocks_h):
for j in range(num_blocks_w):
# 计算块的范围
block_top = i * M
block_bottom = min(height, (i+1)*M)
block_left = j * N
block_right = min(width, (j+1)*N)
# 获取当前块
block = img_gray[block_top:block_bottom, block_left:block_right]
# 对块进行滤波
# TODO: 实现滤波方法
# 将滤波后的块写回原图像
img_gray[block_top:block_bottom, block_left:block_right] = filtered_block
```
3. 实现滤波方法,可以使用简单的平均滤波或者更复杂的方法如基于小波变换的滤波。这里使用简单的平均滤波,对每个块中的像素进行平均,然后将结果写回原图像。
```python
# 平均滤波
filtered_block = np.mean(block)
```
4. 将处理后的灰度图像保存为新的JPEG文件。
```python
# 保存处理后的图像为JPEG文件
cv2.imwrite('filtered_img.jpg', img_gray)
```