python图像添加噪声谐波滤波图像恢复

Python中可以使用SciPy库来对图像进行噪声滤波和恢复。下面以添加噪声，进行谐波滤波和图像恢复的过程为例进行说明。

首先，我们可以使用OpenCV库来读取图像，并使用NumPy库将图像转换为数组形式进行处理。然后，我们可以使用SciPy库中的`random`模块来生成一个与图像大小相同的随机噪声数组，例如高斯噪声或者椒盐噪声。将随机噪声数组与图像数组相加，即可得到添加了噪声的图像。

接下来，可以使用SciPy库中的`fft`模块进行傅里叶变换，将添加了噪声的图像转换到频域。并且，将得到的频域图像数组进行谐波滤波处理。谐波滤波可以通过抑制频率谱图像中的高频信号来降低噪声。

然后，使用SciPy库中的`ifft`模块对过滤后的频域图像进行逆傅里叶变换，将其转换回空域。接着，可以使用OpenCV库将图像数组转换回图像格式，并通过显示函数展示恢复后的图像。

最后，可以通过对比原始图像与恢复后的图像，评估噪声滤波和图像恢复的效果。

总结：Python中可以利用SciPy库进行图像添加噪声、谐波滤波和图像恢复的处理。通过傅里叶变换和逆傅里叶变换，可以将图像转换到频域进行滤波处理，并将处理结果转换回空域。这样就能实现对添加噪声的图像进行滤波和恢复的目的。