图像滤波是一种十分常见的图像处理手段。通常，你可以认为相邻位置像素是紧密联系的，它们共同来显示对某个物体，图像滤波则通过运算来排除图像中和周围相差大的像素。当然，这并不是绝对的， 有时候你为了评估图像的质量，也会将这些“特立独行”的像素作为选取的目标 。无论你采用什么方法，记住你要的目标就行，有时候你的目标可能是别人的背景。
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滤波常常会使得图像变得模糊(非绝对)，那么，为什么你需要将一幅清晰的图像变得模糊呢？下面的例子应该可以解释。
高斯滤波采用满足正态分布的核模板，其参数的主要参数是标准差σ，代表核的离散程度，σ值越小，模板中心系数与边缘系数差越大，平滑的程度越小。
高斯滤波对图像采集过程中由于不良照明/高温引起的传感器噪声信号有较好的效果，消除了图像中的高频信号。
由于得到的是一维的Gaussian Kernel，你可以采用下面的方式转为二维的
为了便于直观感受高斯滤波的效果，使用Canny算子来提取轮廓对比，你可以试试在特征提取前加高斯滤波对比。
补充说明：对于均值滤波，你也可以使用cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]])来实现，需要将normalize设置为True,当设置normalize为False时，实现的是将kernel内像素相加，官方文档做出的描述为：
中值滤波对图像中的脉冲型(椒盐等)噪声信号处理效果好，当 你的应用场景存在这种颗粒感的噪声信号时，中值滤波会是一种很好的选择 。它，选取kernel区域内像素点集的中值最为锚点的像素值，对类似投票机制中的最高分(高灰阶点)和最低分(过低灰阶点)影响有很好的抑制作用。
如果你的应用涉及到图像美化，双边滤波可以初步达到你的期望，关于双边滤波，这里不做展开，由你来探索，其函数参数信息如下。
对于opencv-python的图像滤波部分有问题欢迎留言， Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。
import CV2
import copy
import numpy as np
import random
使用的是pycharm
因为最近看了《银翼杀手2049》，里面Joi实在是太好看了所以原图像就用Joi了
要求是灰度图像，所以第一步先把图像转化成灰度图像
# 读入原始图像
img = CV2.imread('joi.jpg')
# 灰度化处理
gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)
CV2.imwrite('img.png', gray)
第一个任务是利用分段函数增强灰度对比，我自己随便写了个函数大致是这样的
def chng(a):
if a 255/3:
b = a/2
elif a 255/3*2:
b = (a-255/3)*2 + 255/6
else:
b = (a-255/3*2)/2 + 255/6 +255/3*2
return b
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cover = copy.deepcopy(gray)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cover[i][j] = chng(cover[i][j])
CV2.imwrite('cover.png', cover)
下一步是直方图均衡化
# histogram equalization
def hist_equal(img, z_max=255):
H, W = img.shape
# S is the total of pixels
S = H * W * 1.
out = img.copy()
sum_h = 0.
for i in range(1, 255):
ind = np.where(img == i)
sum_h += len(img[ind])
z_prime = z_max / S * sum_h
out[ind] = z_prime
out = out.astype(np.uint8)
return out
covereq = hist_equal(cover)
CV2.imwrite('covereq.png', covereq)
在实现滤波之前先添加高斯噪声和椒盐噪声（代码来源于网络）
不知道这个椒盐噪声的名字是谁起的感觉隔壁小孩都馋哭了
用到了random.gauss()
percentage是噪声占比
def GaussianNoise(src,means,sigma,percetage):
NoiseImg=src
NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
for i in range(NoiseNum):
randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)
randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)
NoiseImg[randX, randY]=NoiseImg[randX,randY]+random.gauss(means,sigma)
if NoiseImg[randX, randY] 0:
NoiseImg[randX, randY]=0
elif NoiseImg[randX, randY]255:
NoiseImg[randX, randY]=255
return NoiseImg
def PepperandSalt(src,percetage):
NoiseImg=src
NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
for i in range(NoiseNum):
randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)
randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)
if random.randint(0,1)=0.5:
NoiseImg[randX,randY]=0
else:
NoiseImg[randX,randY]=255
return NoiseImg
covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)
CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)
covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)
CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)
下面开始均值滤波和中值滤波了
就以n x n为例，均值滤波就是用这n x n个像素点灰度值的平均值代替中心点，而中值就是中位数代替中心点，边界点周围补0；前两个函数的作用是算出这个点的灰度值，后两个是对整张图片进行
#均值滤波模板
def mean_filter(x, y, step, img):
sum_s = 0
for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):
for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):
if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 img.shape[0]
or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 img.shape[1]:
sum_s += 0
else:
sum_s += img[k][m] / (step*step)
return sum_s
#中值滤波模板
def median_filter(x, y, step, img):
sum_s=[]
for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):
for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):
if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 img.shape[0]
or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 img.shape[1]:
sum_s.append(0)
else:
sum_s.append(img[k][m])
sum_s.sort()
return sum_s[(int(step*step/2)+1)]
def median_filter_go(img, n):
img1 = copy.deepcopy(img)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
img1[i][j] = median_filter(i, j, n, img)
return img1
def mean_filter_go(img, n):
img1 = copy.deepcopy(img)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
img1[i][j] = mean_filter(i, j, n, img)
return img1
完整main代码如下：
if __name__ == "__main__":
# 读入原始图像
img = CV2.imread('joi.jpg')
# 灰度化处理
gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)
CV2.imwrite('img.png', gray)
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cover = copy.deepcopy(gray)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cover[i][j] = chng(cover[i][j])
CV2.imwrite('cover.png', cover)
covereq = hist_equal(cover)
CV2.imwrite('covereq.png', covereq)
covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)
CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)
covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)
CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)
meanimg3 = mean_filter_go(covereqps, 3)
CV2.imwrite('medimg3.png', meanimg3)
meanimg5 = mean_filter_go(covereqps, 5)
CV2.imwrite('meanimg5.png', meanimg5)
meanimg7 = mean_filter_go(covereqps, 7)
CV2.imwrite('meanimg7.png', meanimg7)
medimg3 = median_filter_go(covereqg, 3)
CV2.imwrite('medimg3.png', medimg3)
medimg5 = median_filter_go(covereqg, 5)
CV2.imwrite('medimg5.png', medimg5)
medimg7 = median_filter_go(covereqg, 7)
CV2.imwrite('medimg7.png', medimg7)
medimg4 = median_filter_go(covereqps, 7)
CV2.imwrite('medimg4.png', medimg4)
均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。
例如，希望对图7-7中位于第5行第5列的像素点进行均值滤波。
根据上述运算，针对每一个像素点，都是与一个内部值均为1/25的5×5矩阵相乘，得到均值滤波的计算结果，如图7-11所示。
将使用的5×5矩阵一般化，可以得到如图7-12所示的结果。
式中，M和N分别对应高度和宽度。一般情况下，M和N是相等的，例如比较常用的3×3、5×5、7×7等。如果M和N的值越大，参与运算的像素点数量就越多，图像失真越严重。
在OpenCV中，实现均值滤波的函数是cv2.blur()，其语法格式为：
式中：
通常情况下，使用均值滤波函数时，对于锚点anchor和边界样式borderType，直接采用其默认值即可。
【例7.2】针对噪声图像，使用不同大小的卷积核对其进行均值滤波，并显示均值滤波的情况。
从图中可以看出，使用5×5的卷积核进行滤波处理时，图像的失真不明显；而使用30×30的卷积核进行滤波处理时，图像的失真情况较明显。
卷积核越大，参与到均值运算中的像素就会越多，即当前点计算的是更多点的像素值的平均值。因此，卷积核越大，去噪效果越好，当然花费的计算时间也会越长，同时让图像失真越严重。在实际处理中，要在失真和去噪效果之间取得平衡，选取合适大小的卷积核。
一. 中值滤波：
中值滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器。它使用滤波器范围内的像素的中值去代表该范围内所有的像素。中值滤波是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波的效果要比均值滤波更好。
二. python实现中值滤波和均值滤波，并用两种滤波器对受到椒盐噪声污染的图像进行去噪
import cv2
import numpy as np
# Median filter
def median_filter(img, K_size=3):
H, W, C = img.shape
## Zero padding
pad = K_size // 2
out = np.zeros((H + pad*2, W + pad*2, C), dtype=np.float)
out[pad:pad+H, pad:pad+W] = img.copy().astype(np.float)
tmp = out.copy()
# filtering
for y in range(H):
for x in range(W):
for c in range(C):
out[pad+y, pad+x, c] = np.median(tmp[y:y+K_size, x:x+K_size, c])
out = out[pad:pad+H, pad:pad+W].astype(np.uint8)
return out
# Average filter
def average_filter(img, G=3):
out = img.copy()
H, W, C = img.shape
Nh = int(H / G)
Nw = int(W / G)
for y in range(Nh):
for x in range(Nw):
for c in range(C):
out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.mean(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c]).astype(np.int)
return out
# Read image
img = cv2.imread("../paojie_sp.jpg")
# Median Filter and Average Filter
out1 = median_filter(img, K_size=3)
out2 = average_filter(img,G=3)
# Save result
cv2.imwrite("out1.jpg", out1)
cv2.imwrite("out2.jpg", out2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三. 实验结果
可以明显看出，对于受到椒盐噪声污染的图像，中值滤波往往比均值滤波的去噪效果要好！
四. 参考内容：
利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波
Required input defintions are as follows;
time: Time between samples
band: The bandwidth around the centerline freqency that you wish to filter
freq: The centerline frequency to be filtered
ripple: The maximum passband ripple that is allowed in db
order: The filter order. For FIR notch filters this is best set to 2 or 3, IIR filters are best suited for high values of order. This algorithm is hard coded to FIR filters
filter_type: 'butter', 'bessel', 'cheby1', 'cheby2', 'ellip'
data: the data to be filtered
用python设计FIR陷波滤波器
重庆分公司
重庆分公司
