Question

我试图实现以下算法，但结果图像看起来一样。

第1步：阅读嘈杂的图片。

步骤2 ：选择大小为3x3的2D窗口，中心元素为处理像素。假设像素正在处理是P. IJ

第3步：如果是P. IJ 是一个未破坏的像素（即0

第4步：如果是P. IJ = 0或P. IJ = 255，然后是P. IJ 是一个损坏的像素。

第5步：如果是3/4 日所选窗口中的更多像素是有噪声的然后将窗口大小增加到5x5。步骤6：如果所选窗口中的所有元素都是0和s 255“s，然后替换P. IJ 与元素的意思在窗口中，转到第7步。

第7步：从所选窗口消除0秒和255秒并找到剩余元素的中值。替换Pij 中值。

步骤8 ：重复步骤2到6，直到整个像素为止图像被处理。

这是我的代码。请提出改进建议。

import Image

im=Image.open("no.jpg")
im = im.convert('L')

for i in range(2,im.size[0]-2):
    for j in range(2,im.size[1]-2):
        b=[]
        if im.getpixel((i,j))>0 and im.getpixel((i,j))<255:
            pass
        elif im.getpixel((i,j))==0 or im.getpixel((i,j))==255:
            c=0
            for p in range(i-1,i+2):
                for q in range(j-1,j+2):
                    if im.getpixel((p,q))==0 or im.getpixel((p,q))==255: 
                        c=c+1
            if c>6:
                c=0
                for p in range(i-2,i+3):
                    for q in range(j-2,j+3):
                        b.append(im.getpixel((p,q)))
                        if im.getpixel((p,q))==0 or im.getpixel((p,q))==255:
                            c=c+1
                if c==25:
                    a=sum(b)/25
                    print a
                    im.putpixel((i,j),a)
                else:
                    p=[]
                    for t in b:
                        if t not in (0,255):
                            p.append(t)
                    p.sort()
                    im.putpixel((i,j),p[len(p)/2])
            else:
                b1=[]
                for p in range(i-1,i+2):
                    for q in range(j-1,j+2):
                        b1.append(im.getpixel((p,q)))
                im.putpixel((i,j),sum(b1)/9)

im.save("nonoise.jpg")

Answer 1

你应该使用median filter，它很容易实现，并且可以很好地处理盐和胡椒噪音。

Answer 2

您的输入图片是什么样的？您的算法假设只有像素值0和255是噪声。如果您的噪声像素实际上具有除此之外的值，您的算法将不会执行任何操作，您可能会看到输出看起来与输入相同。

Answer 3

正如奥利维尔所建议的那样，中值滤波器提供了最好的结果。

这是我为将盐和胡椒噪声添加到图像中而生成的代码。该代码适用于使用OpenCV 3.0.0的python：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('3.jpg', 1)
row,col,ch = img.shape
p = 0.5
a = 0.009
noisy = img

  # Salt mode
num_salt = np.ceil(a * img.size * p)
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_salt))
          for i in img.shape]
noisy[coords] = 1

  # Pepper mode
num_pepper = np.ceil(a * img.size * (1. - p))
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_pepper))
          for i in img.shape]
noisy[coords] = 0

cv2.imshow('noisy', noisy)

以下是使用中值过滤器的代码：

median_blur= cv2.medianBlur(noisy, 3)
cv2.imshow('median_blur', median_blur)  

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

可以根据需要修改用于模糊噪声图像的窗口。

如何使用python从图像中去除盐和胡椒噪音？

3 个答案: