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均值滤波去噪 python

时间: 2025-02-09 13:09:18 浏览: 40

### 均值滤波去噪方法均值滤波是一种简单的线性平滑处理技术，通过计算邻域内像素的平均值来替代中心像素值。这种方法可以有效减少图像中的噪声。对于二维图像数据 `I(x,y)` 的均值滤波可以通过卷积操作完成： \[ I_{\text{filtered}}(x,y)= \frac{1}{m*n} \sum^{m}_{i=-m}\sum^{n}_{j=-n} I(x+i, y+j) \] 其中 \( m,n \) 是窗口大小的一半[^1]。下面是一个使用 Python 和 OpenCV 实现均值滤波的具体例子: ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def apply_mean_filter(image_path, kernel_size=5): # 读取图片 img = cv2.imread(image_path) # 应用均值滤波器 blur = cv2.blur(img,(kernel_size,kernel_size)) # 显示原始图和过滤后的图 plt.figure(figsize=(8,4)) plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title('Original') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title(f'Mean Filtered {kernel_size}x{kernel_size}') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() apply_mean_filter('noisy_image.jpg', kernel_size=5) ``` 这段代码实现了如下功能： - 使用OpenCV库加载一张带有噪声的输入图像； - 定义了一个函数`apply_mean_filter()`用于应用指定尺寸的均值滤波核； - 利用了Matplotlib展示原图以及经过均值滤波之后的效果对比；

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