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。

相关问题

python图像频域低通滤波

以下是Python实现图像频域低通滤波的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.png', 0)
f = np.fft.fft2(img)  # 傅里叶变换
fshift = np.fft.fftshift(f)  # 频域中心化

# 构建低通滤波器
rows, cols = img.shape
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

# 应用低通滤波器
fshift = fshift*mask
ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(ishift)
img_back = np.abs(img_back)

# 显示结果
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Low Pass Filtered Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

首先，读取图像并对其进行傅里叶变换和频域中心化：

img = cv2.imread('lena.png', 0)
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)

然后，构建一个低通滤波器，其中心部分为1，其余部分为0：

rows, cols = img.shape
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

在这里，我们选择了一个半径为30的圆形低通滤波器。

接下来，将这个低通滤波器应用于频域图像：

fshift = fshift*mask
ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(ishift)
img_back = np.abs(img_back)

最后，显示原始图像和低通滤波器处理后的图像：

plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Low Pass Filtered Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行代码后，将显示以下结果：


Python调用图像处理图像滤波算法代码

可以使用Python中的OpenCV库来调用图像处理和图像滤波算法。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 应用中值滤波算法
filtered_img = cv2.medianBlur(img, 5)

# 显示原始图像和过滤后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)

# 保存过滤后的图像
cv2.imwrite('filtered_image.jpg', filtered_img)

# 等待用户按下任意按键
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

在此示例中，我们使用cv2.medianBlur()函数应用中值滤波算法对输入的图像进行过滤，并使用cv2.imshow()函数显示原始图像和过滤后的图像，最后使用cv2.imwrite()函数将过滤后的图像保存在本地磁盘上。