3 另一种局部自适应二值化处理：th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,31,5)4 在第一步连续执行两次去噪，得到的三幅图片是：5 执行三次降噪。6 连续10次降噪。
所以我们主要的部分也是空间域处理的方式, 也比较直观. opencv 的例程中Smoothing Images章节大概讲了一下目前使用的模糊方式, 其实模糊是相对的, 也是进行降噪的一个有利手段, 在处理掉噪声的同时, 会导致原始图像的细节模糊, 进而丢失一部分图像信息,我们之后看下图像测试结果. 同时在例程中还提到了一本书Computer...
下面的例子,是在图像中添加斑点噪声,然后用非局部均值滤波消除噪声。 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<random>usingnamespacestd;usingnamespacecv;voidaddSpeckleNoise(Mat ,doublescale,Mat&dst){dst=image.clone();RNG rng;dst.forEach<Pixel>([...
# Perform wavelet decomposition coeffs = pywt.wavedec2(gray_image, wavelet, level=level) threshold = np.sqrt(2 * np.log(gray_image.size)) * 0.1 coeffs_thresh = list(coeffs) coeffs_thresh[1:] = [tuple(pywt.threshold(c, threshold, mode='soft') for c in detail) for detail in coeffs[...
模糊化的目标是实现降噪。我们必须格外注意的是:如果我们把边缘检测算法应用到高分辨率的图像上,我们就会得到很多我们不感兴趣的检测结果; 相反,如果我们把图像模糊太多,我们就会丢失数据。因此,我们需要找到一个适当的模糊量,从而不失去理想的边缘。 有多种技术用于实现模糊效果,在这里我们讨论OpenCV中常用的四种技术:...
对于彩色图像,图像将转换为CIELAB色彩空间,然后分别对L和AB分量进行降噪 OpenCV中的图像去噪 OpenCV提供了此方法的四个变体: cv2.fastNlMeansDenoising()-处理单个灰度图像 cv2.fastNlMeansDenoisingColored()-处理彩色图像 cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()-处理在短时间内捕获的图像序列(灰度图像) ...
中值滤波是一种非线性滤波器,常用于消除图像中的椒盐噪声。与低通滤波不同的是,中值滤波有利于保留边缘的尖锐度,但它会洗去均匀介质区域中的纹理。在做为去除相机噪声点的一种方法,还有形态学的开运算也可对相机降噪。 双边滤波是一种非线性滤波器。这是一种结合图像的空间邻近度与像素值相似度的处理办法。在滤波...
步骤二、导图图像 在这一步中,我们将找到要用于降噪的图片。为了更清楚地看到更改,它可能是嘈杂的图片。也可以随意使用常规图像-仍然会出现平滑现象。 实验图像: 读取图像: 代码语言:javascript 复制 img=cv2.imread("test_image.png") 步骤三、对影像进行降噪 ...
我们还可以看出,当C值更大时,图像将变得更显式。C代表从均值或加权均值中减去值的大小。通过观察上图右子图上下两幅图像,我们还可以对比查看相同C值下adaptive_threshold _mean_c和adaptive_threshold _gaussian_c两种方法生成的不同效果图。 梯度(Gradient)...
opencv中的图像降噪有四种技术: OpenCV provides four variations of this technique. cv.fastNlMeansDenoising()- works with a single grayscale images单个灰度图像 cv.fastNlMeansDenoisingColored()- works with a color image.彩色图像 cv.fastNlMeansDenoisingMulti()- works with image sequence captured in sh...