python中值滤波函数,python滤波器信号处理
中值滤波
一. 中值滤波:
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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:
python 中一维数据中值滤波函数,在matlab中有 medfilt1函数,Python中有吗,只找到了图像2维的,
有的,在numpy包中
import numpy as np
dat = [1,3,5,6,7,2,4]
med = np.median(dat) # med=4.0
如何用python实现图像的一维高斯滤波
如何用python实现图像的一维高斯滤波
建议你不要使用高斯滤波。
推荐你使用一维中值滤波
matlab的函数为
y = medfilt1(x,n);
x为数组,是你要处理原始波形,n是中值滤波器的参数(大于零的整数)。y是滤波以后的结果(是数组)
后面再
plot(y);
就能看到滤波以后的结果
经过medfilt1过滤以后,y里储存的是低频的波形,如果你需要高频波形,x-y就是高频波形
顺便再说一点,n是偶数的话,滤波效果比较好。
N越小,y里包含的高频成分就越多,y越大,y里包含的高频成分就越少。
记住,无论如何y里保存的都是整体的低频波。(如果你看不懂的话,滤一下,看y波形,你马上就懂了)
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