您现在的位置是:首页» windows系统» 如何用python对彩色图像进行滤波,灰度图像怎么转换成彩色python

如何用python对彩色图像进行滤波,灰度图像怎么转换成彩色python

2024-07-13 03:50:59
本内容由系统网小编为大家分享,Windows系统安装教程、办公系统、软件怎么使用、软件使用教程、办公软件攻略等信息。一、准备此次使用python进行编程,预先装好一些处理图像的库,比如openCV,matplotlib等等。二、代码三、结果

本内容由系统网小编为大家分享,Windows系统安装教程、办公系统、软件怎么使用、软件使用教程、办公软件攻略等信息。

一、准备

此次使用python进行编程,预先装好一些处理图像的库,比如openCV,matplotlib等等。

二、代码

三、结果

四、结果分析

进行中值滤波,能够很好地将椒盐噪声滤除,并且清晰度少量下降;

进行中值滤波,能够滤除部分高斯噪声,肉眼可见仍残留少量高斯噪声,并且清晰度下降较多;

进行均值滤波,无论是椒盐噪声,还是高斯噪声,滤波效果并不好,滤除效果甚微,并且清晰度下降明显。但相对来说,均值滤波对高斯噪声表现相较椒盐噪声表现稍微好一点。

五、总结

中值滤波和均值滤波都可以起到平滑图像,滤去噪声的功能。

中值滤波采用非线性的方法,它在平滑脉冲噪声方面非常有效,同时它可以保护图像尖锐的边缘,选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好,对椒盐噪声表现较好,对高斯噪声表现较差,而且比相同尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度明显要低。中值滤波器对处理脉冲噪声非常有效,该种噪声也成为椒盐噪声,因为这种噪声是以黑白点的形式叠加在图像上的。

均值滤波采用线性的方法,平均整个窗口范围内的像素值,均值滤波本身存在着固有的缺陷,即它不能很好地保护图像细节,在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊,不能很好地去除噪声点。特别是椒盐噪声。从上述结果可以看到图片变模糊而且噪声并没有很有效的去除,该算法只是模糊化了图片而已。

XTw.com.Cn系统网专业应用软件下载教程,免费windows10系统,win11,办公软件,OA办公系统,OA软件,办公自动化软件,开源系统,移动办公软件等信息,解决一体化的办公方案。

免责声明:本文中引用的各种信息及资料(包括但不限于文字、数据、图表及超链接等)均来源于该信息及资料的相关主体(包括但不限于公司、媒体、协会等机构)的官方网站或公开发表的信息。内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理!

联系邮箱:773537036@qq.com

标签: 图像 灰度 将其