（自己编写函数）Python + Opencv 图像增强,加噪滤波（椒盐,高斯噪音,3&5模版,均值.中值滤波处理）
这篇也是很久之前写的，因为是之前的实验，然后写这篇的时候，因为python写的，而且是自己写的函数，完全就是根据定义和式子来写的代码，所以的话时间复杂度很高，跑的时候会比较慢，需要多等一会，不是代码问题
添加椒盐噪声函数
主要采用随机数来确定现在所在的像素点是否要添加噪声，由椒盐噪声阈值来确定，这个值可以自己定，随机生成的随机数如果大于这个阈值那么添加胡椒噪声，如果小于这个阈值那么添加盐噪声，不难，代码写的时候也添加了注释，基本每行都加了。
#向图片中添加椒盐噪声
def salt_pepper_noise(image,prob) : #prob:盐噪声阈值，由用户自己决定
output = np.zeros(image.shape,np.uint8)
thres = 1 - prob #胡椒噪声阈值
for i in range(image.shape[0]): #遍历整个图片的灰度级
for j in range(image.shape[1]):
randomnum = random.random() #生成一个随机0-1之间的随机数
if randomnum < prob: #如果随机数大于盐噪声阈值0.1，则将此位置灰度级的值设为0，即添加盐噪声
output[i][j] = 0
elif randomnum > thres: #如果随机数大于胡椒噪声阈值1-0.1，则将此位置灰度级的输出设为255，即添加胡椒噪声
output[i][j] = 255
else: #如果随机数处于两者之间，则此位置的灰度级的值等于原图的灰度级值
output[i][j] = image[i][j]
return output
添加高斯噪声函数
高斯噪声和椒盐噪声有些不同，概念这里不讲，相信书上都有。
添加高斯噪声使用numpy库中的函数生成正态分布矩阵，对应数据分别为概率均值，概率标准差，图像的大小，
添加高斯噪声后的图像就是原图像和噪声相加
#向图片中添加高斯噪声
def gasuss_noise(image, mean=0, var=0.001): # mean : 均值，var : 方差
image = np.array(image/255, dtype=float)
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape) #使用numpy库中的函数生成正态分布矩阵，对应数据分别为概率均值，概率标准差，图像的大小
output = image + noise #输出结果为原图灰度级概率与噪声概率相加
output_handle=np.array([[[0]*3 for i in range(output.shape[1])] for i in range(output.shape[0])], dtype=float) #处理后最终输出矩阵将齐大小设置为与原图一样
if output.min() < 0: #确定一个比较中间值
low_clip = -1.
else:
low_clip = 0.
for i in range (output.shape[0]): #遍历整个三位矩阵
for j in range (output.shape[1]):
for k in range (output.shape[2]):
if output[i][j][k] < low_clip: #将输出的概率矩阵内的值限定在(-1,1)范围内
output_handle[i][j][k] = low_clip #使其之后*255变为灰度级时不会超出[0-255]的范围
elif output[i][j][k] > 1.0:
output_handle[i][j][k] = 1.0
else:
output_handle[i][j][k] = output[i][j][k] #在最大值和最小值之间的不变
output = np.uint8(output_handle*255) #将处理后的灰度级转化为[0-255]的整数级
return output
添加加性噪声函数
加性噪声：一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。一般通信中把加性随机性看成是系统的背景噪声。
因为是加性噪声，所以浙理也是采用随机添加，因为加性噪声并不会十分大，所以这里将加性噪声的大小设定在 0-50 之间。和椒盐噪声一样，采用两种方法添加噪声。
#向图片中添加加性噪声
def addrandom_noise(image,prob=0.1):
output = cp.deepcopy(image) #将原始图像数据拷贝至输出矩阵
n = random.randint(1,1000) + int(prob*20000)
for k in range (n-500) :
a = random.randint(0,50)
b = random.randint(0,50)
c = random.randint(0,50)
i = random.randint(0,image.shape[0]-1)
j = random.randint(0,image.shape[1]-1)
output[i][j][0] = 255-a
output[i][j][1] = 255-b
output[i][j][2] = 255-c
for k in range (n) :
a = random.randint(0,50)
b = random.randint(0,50)
c = random.randint(0,50)
i = random.randint(0,image.shape[0]-1)
j = random.randint(0,image.shape[1]-1)
output[i][j][0] = a
output[i][j][1] = b
output[i][j][2] = c
return output
滤波处理签填充灰度级矩阵
用滤波处理前的准备工作，将原来的图像色度矩阵进行扩充，因为使用了两个模版，分别是 33 和 55 的模版，所以这里要考虑两种情况，55 模版使用的扩充，我使用了递归 ，找到规律 ，在进行 33 的扩充之后，再次进行扩充，就匹配 5*5 模版了。
扩充方法采用的是：最外围扩充
#滤波处理前填充灰度级矩阵
def expand(image,expandsize=3):
imageshape = image.shape
if expandsize == 3 : #如果均值根据3*3模版 则sizei为3
outputshape = (imageshape[0]+2,imageshape[1]+2)
output = np.zeros(outputshape,np.uint8)
#直接填充相同的内容
for i in range (1,output.shape[0]-1):
for j in range (1,output.shape[1]-1):
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i-1][j-1])
#填充上下边缘
for i in (0,outputshape[0]-1) :
for j in range(1,output.shape[1]-1):
if i == 0:
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i][j-1])
else:
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i-2][j-1])
#填充左右边缘
for j in (0,output.shape[1]-1):
for i in range (1,output.shape[0]-1):
if j == 0:
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i-1][j])
else:
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i-1][j-2])
#填充四个角
output[0][0] = cp.deepcopy(output[1][1]) #左上
output[0][outputshape[1]-1] = cp.deepcopy(output[1][outputshape[1]-2]) #右上
output[outputshape[0]-1][0] = cp.deepcopy(output[outputshape[0]-2][1]) #左下
output[outputshape[0]-1][outputshape[1]-1] = cp.deepcopy(output[outputshape[0]-2][outputshape[1]-2]) #右下
if expandsize == 5 : #如果使用5*5模版则需要扩容两次
output = expand(image,expandsize=3)
output = expand(output,expandsize=3)
return output
中值滤波处理函数
同样也是需要分别匹配 3 * 3 和 5 * 5 模版 ，之后如果说设计的方法的话，没有什么特别的算法，就是根据中值的定义去设计的， 3 * 3 模版就对周围的九个空格进行排序，然后 5 * 5 就对周围的25个空格进行排序，找出处于中间的值，然后插入处理后的矩阵中
#中值滤波 a为要处理的图像 windowsize为采用的模版大小
def medianfliter(a,output,windowsize):
if windowsize == 3 :
output1 = np.zeros(a.shape,np.uint8)
for i in range (1,output.shape[0]-1): #求齐周围9个方格与模版进行冒泡排序
for j in range (1,output.shape[1]-1):
value1 = [output[i-1][j-1],output[i-1][j],output[i-1][j+1],output[i][j-1],output[i][j],output[i][j+1],output[i+1][j-1],output[i+1][j],+output[i+1][j+1]]
value1.sort() #对这九个数进行排序
value = value1[4] #中值为排序后中间这个数的正中间
output1[i-1][j-1] = value
elif windowsize == 5:
output1 = np.zeros(a.shape,np.uint8)
for i in range (2,output.shape[0]-2): #求齐周围25个方格与模版进行卷积
for j in range (2,output.shape[1]-2):
value1 = [output[i-2][j-2],output[i-2][j-1],output[i-2][j],output[i-2][j+1],output[i-2][j+2],output[i-1][j-2],output[i-1][j-1],output[i-1][j],output[i-1][j+1],\
output[i-1][j+2],output[i][j-2],output[i][j-1],output[i][j],output[i][j+1],output[i][j+2],output[i+1][j-2],output[i+1][j-1],output[i+1][j],output[i+1][j+1],\
output[i+1][j+2],output[i+2][j-2],output[i+2][j-1],output[i+2][j],output[i+2][j+1],output[i+2][j+2]]
value1.sort() #对这九个数进行排序
value = value1[12] #中值为排序后中间这个数的正中间
output1[i-2][j-2] = value #将计算结果填入原本位置
else :
print('模版大小输入错误，请输入3或5，分别代表3*3或5*5模版！')
return output1
均值滤波处理函数
均值滤波处理和中值滤波处理大致相同，不同点就是，3 * 3 的模版对他周围的九个像素点与 模版进行了卷积，5 * 5 则是，周围的25个像素点与模版进行了卷积，因为计算很大，所以时间复杂度很高，如果各位有更好的办法，请联系我~
#均值滤波 a为要处理的图像 windowsize为采用的模版大小
def meanflite(a,output,windowsize):
if windowsize == 3 :
window = np.ones((3, 3)) / 3 ** 2 #生成3*3模版
output1 = np.zeros(a.shape,np.uint8)
for i in range (1,output.shape[0]-1): #求齐周围9个方格与模版进行卷积
for j in range (1,output.shape[1]-1):
value = (output[i-1][j-1]*window[0][0]+output[i-1][j]*window[0][1]+output[i-1][j+1]*window[0][2]+\
output[i][j-1]*window[1][0]+output[i][j]*window[1][1]+output[i][j+1]*window[1][2]+\
output[i+1][j-1]*window[2][0]+output[i+1][j]*window[2][1]+output[i+1][j+1]*window[2][2])
output1[i-1][j-1] = value #将计算结果填入原本位置
elif windowsize == 5:
window = np.ones((5, 5)) / 5 ** 2 #生成5*5模版
output1 = np.zeros(a.shape,np.uint8)
for i in range (2,output.shape[0]-2): #求齐周围25个方格与模版进行卷积
for j in range (2,output.shape[1]-2):
value = (output[i-2][j-2]*window[0][0]+output[i-2][j-1]*window[0][1]+output[i-2][j]*window[0][2]+output[i-2][j+1]*window[0][3]+output[i-2][j+2]*window[0][4]+\
output[i-1][j-2]*window[1][0]+output[i-1][j-1]*window[1][1]+output[i-1][j]*window[1][2]+output[i-1][j+1]*window[1][3]+output[i-1][j+2]*window[1][4]+\
output[i][j-2]*window[2][0]+output[i][j-1]*window[2][1]+output[i][j]*window[2][2]+output[i][j+1]*window[2][3]+output[i][j+2]*window[2][4]+\
output[i+1][j-2]*window[3][0]+output[i+1][j-1]*window[3][1]+output[i+1][j]*window[3][2]+output[i+1][j+1]*window[3][3]+output[i+1][j+2]*window[3][4]+\
output[i+2][j-2]*window[4][0]+output[i+2][j-1]*window[4][1]+output[i+2][j]*window[4][2]+output[i+2][j+1]*window[4][3]+output[i+2][j+2]*window[4][4])
output1[i-2][j-2] = value #将计算结果填入原本位置
else :
print('模版大小输入错误，请输入3或5，分别代表3*3或5*5模版！')
return output1
主函数
def main():
image = cv2.imread(r'D:\Code\Python\2.jpg')
cv2.imshow('old_pic',image) #原图
salt_pepper_noise_pic = salt_pepper_noise(image,prob=0.01) #添加椒盐噪声
cv2.imshow('salt_pepper_noise_pic',salt_pepper_noise_pic)
gasuss_noise_pic = gasuss_noise(image,mean=0,var=0.01) #添加高斯噪声
cv2.imshow('gasuss_noise',gasuss_noise_pic)
addrandom_noise_pic = addrandom_noise(image,prob=0.05) #添加加性随机噪声
cv2.imshow('add_noise',addrandom_noise_pic)
"""*******************************"""
"""```##```椒盐噪声处理```##```"""
"""*******************************"""
(sp_b,sp_g,sp_r) = cv2.split(salt_pepper_noise_pic) # 椒盐噪音通道分离
"""##```按3*3模版扩充```##"""
expandb_result = expand(sp_b,3) #对每个通道进行填充最近值操作
expandg_result = expand(sp_g,3) #对每个通道进行填充最近值操作
expandr_result = expand(sp_r,3) #对每个通道进行填充最近值操作
"""均值滤波器处理"""
#进行3*3卷积计算均值
#对椒盐噪声使用均值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_3b_meanresult = meanflite(sp_b,expandb_result,3)
convert_3g_meanresult = meanflite(sp_g,expandg_result,3)
convert_3r_meanresult = meanflite(sp_r,expandr_result,3)
#合并通道
convert_3_meanresult = cv2.merge([convert_3b_meanresult,convert_3g_meanresult,convert_3r_meanresult])
cv2.imshow('sp_noise_mean_3*3_pic',convert_3_meanresult)
"""中值滤波器处理"""
#进行3*3计算中值
#使用中值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_3b_medianresult = medianfliter(sp_b,expandb_result,3)
convert_3g_medianresult = medianfliter(sp_g,expandg_result,3)
convert_3r_medianresult = medianfliter(sp_r,expandr_result,3)
convert_3_medianresult = cv2.merge([convert_3b_medianresult,convert_3g_medianresult,convert_3r_medianresult])
cv2.imshow('sp_noise_median_3*3_pic',convert_3_medianresult)
"""##```按5*5模版扩充```##"""
expandb_result = expand(sp_b,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
expandg_result = expand(sp_g,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
expandr_result = expand(sp_r,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
"""均值滤波器处理"""
#进行5*5卷积计算均值
#使用均值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_5b_meanresult = meanflite(sp_b,expandb_result,5)
convert_5g_meanresult = meanflite(sp_g,expandg_result,5)
convert_5r_meanresult = meanflite(sp_r,expandr_result,5)
#合并通道
convert_5_meanresult = cv2.merge([convert_5b_meanresult,convert_5g_meanresult,convert_5r_meanresult])
cv2.imshow('sp_noise_mean_5*5_pic',convert_5_meanresult)
"""中值滤波器处理"""
#进行5*5计算中值
#使用中值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_5b_medianresult = medianfliter(sp_b,expandb_result,5)
convert_5g_medianresult = medianfliter(sp_g,expandg_result,5)
convert_5r_medianresult = medianfliter(sp_r,expandr_result,5)
convert_5_medianresult = cv2.merge([convert_5b_medianresult,convert_5g_medianresult,convert_5r_medianresult])
cv2.imshow('sp_noise_median_5*5_pic',convert_5_medianresult)
"""*******************************"""
"""```##```高斯噪声处理```##```"""
"""*******************************"""
(gs_b,gs_g,gs_r) = cv2.split(gasuss_noise_pic) # 高斯噪声通道分离
"""##```按3*3模版扩充```##"""
expand_gs_b_result = expand(gs_b,3) #对每个通道进行填充最近值操作
expand_gs_g_result = expand(gs_g,3) #对每个通道进行填充最近值操作
expand_gs_r_result = expand(gs_r,3) #对每个通道进行填充最近值操作
"""均值滤波器处理"""
#进行3*3卷积计算均值
#对高斯噪声使用均值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_gs_3b_meanresult = meanflite(gs_b,expand_gs_b_result,3)
convert_gs_3g_meanresult = meanflite(gs_g,expand_gs_g_result,3)
convert_gs_3r_meanresult = meanflite(gs_r,expand_gs_r_result,3)
#合并通道
convert_gs_3_meanresult = cv2.merge([convert_gs_3b_meanresult,convert_gs_3g_meanresult,convert_gs_3r_meanresult])
cv2.imshow('gs_noise_mean_3*3_pic',convert_gs_3_meanresult)
"""中值滤波器处理"""
#进行3*3计算中值
#使用中值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_gs_3b_medianresult = medianfliter(gs_b,expand_gs_b_result,3)
convert_gs_3g_medianresult = medianfliter(gs_g,expand_gs_g_result,3)
convert_gs_3r_medianresult = medianfliter(gs_r,expand_gs_r_result,3)
convert_gs_3_medianresult = cv2.merge([convert_gs_3b_medianresult,convert_gs_3g_medianresult,convert_gs_3r_medianresult])
cv2.imshow('gs_noise_median_3*3_pic',convert_gs_3_medianresult)
"""##```按5*5模版扩充```##"""
expand_gs_b_result = expand(gs_b,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
expand_gs_g_result = expand(gs_g,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
expand_gs_r_result = expand(gs_r,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
"""均值滤波器处理"""
#进行5*5卷积计算均值
#使用均值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_gs_5b_meanresult = meanflite(gs_b,expand_gs_b_result,5)
convert_gs_5g_meanresult = meanflite(gs_g,expand_gs_g_result,5)
convert_gs_5r_meanresult = meanflite(gs_r,expand_gs_r_result,5)
#合并通道
convert_gs_5_meanresult = cv2.merge([convert_gs_5b_meanresult,convert_gs_5g_meanresult,convert_gs_5r_meanresult])
cv2.imshow('gs_noise_mean_5*5_pic',convert_gs_5_meanresult)
"""中值滤波器处理"""
#进行5*5计算中值
#使用中值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_gs_5b_medianresult = medianfliter(gs_b,expandb_result,5)
convert_gs_5g_medianresult = medianfliter(gs_g,expandg_result,5)
convert_gs_5r_medianresult = medianfliter(gs_r,expandr_result,5)
convert_gs_5_medianresult = cv2.merge([convert_gs_5b_medianresult,convert_gs_5g_medianresult,convert_gs_5r_medianresult])
cv2.imshow('gs_noise_median_5*5_pic',convert_gs_5_medianresult)
cv2.waitKey(0)
完整代码
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
import numpy as np
import copy as cp
import random
import cv2
import collections
#向图片中添加椒盐噪声
def salt_pepper_noise(image,prob) : #prob:盐噪声阈值，由用户自己决定
output = np.zeros(image.shape,np.uint8)
thres = 1 - prob #胡椒噪声阈值
for i in range(image.shape[0]): #遍历整个图片的灰度级
for j in range(image.shape[1]):
randomnum = random.random() #生成一个随机0-1之间的随机数
if randomnum < prob: #如果随机数大于盐噪声阈值0.1，则将此位置灰度级的值设为0，即添加盐噪声
output[i][j] = 0
elif randomnum > thres: #如果随机数大于胡椒噪声阈值1-0.1，则将此位置灰度级的输出设为255，即添加胡椒噪声
output[i][j] = 255
else: #如果随机数处于两者之间，则此位置的灰度级的值等于原图的灰度级值
output[i][j] = image[i][j]
return output
#向图片中添加高斯噪声
def gasuss_noise(image, mean=0, var=0.001): # mean : 均值，var : 方差
image = np.array(image/255, dtype=float)
noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape) #使用numpy库中的函数生成正态分布矩阵，对应数据分别为概率均值，概率标准差，图像的大小
output = image + noise #输出结果为原图灰度级概率与噪声概率相加
output_handle=np.array([[[0]*3 for i in range(output.shape[1])] for i in range(output.shape[0])], dtype=float) #处理后最终输出矩阵将齐大小设置为与原图一样
if output.min() < 0: #确定一个比较中间值
low_clip = -1.
else:
low_clip = 0.
for i in range (output.shape[0]): #遍历整个三位矩阵
for j in range (output.shape[1]):
for k in range (output.shape[2]):
if output[i][j][k] < low_clip: #将输出的概率矩阵内的值限定在(-1,1)范围内
output_handle[i][j][k] = low_clip #使其之后*255变为灰度级时不会超出[0-255]的范围
elif output[i][j][k] > 1.0:
output_handle[i][j][k] = 1.0
else:
output_handle[i][j][k] = output[i][j][k] #在最大值和最小值之间的不变
output = np.uint8(output_handle*255) #将处理后的灰度级转化为[0-255]的整数级
return output
#向图片中添加加性噪声
def addrandom_noise(image,prob=0.1):
output = cp.deepcopy(image) #将原始图像数据拷贝至输出矩阵
n = random.randint(1,1000) + int(prob*20000)
for k in range (n-500) :
a = random.randint(0,50)
b = random.randint(0,50)
c = random.randint(0,50)
i = random.randint(0,image.shape[0]-1)
j = random.randint(0,image.shape[1]-1)
output[i][j][0] = 255-a
output[i][j][1] = 255-b
output[i][j][2] = 255-c
for k in range (n) :
a = random.randint(0,50)
b = random.randint(0,50)
c = random.randint(0,50)
i = random.randint(0,image.shape[0]-1)
j = random.randint(0,image.shape[1]-1)
output[i][j][0] = a
output[i][j][1] = b
output[i][j][2] = c
return output
#滤波处理前填充灰度级矩阵
def expand(image,expandsize=3):
imageshape = image.shape
if expandsize == 3 : #如果均值根据3*3模版 则sizei为3
outputshape = (imageshape[0]+2,imageshape[1]+2)
output = np.zeros(outputshape,np.uint8)
#直接填充相同的内容
for i in range (1,output.shape[0]-1):
for j in range (1,output.shape[1]-1):
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i-1][j-1])
#填充上下边缘
for i in (0,outputshape[0]-1) :
for j in range(1,output.shape[1]-1):
if i == 0:
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i][j-1])
else:
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i-2][j-1])
#填充左右边缘
for j in (0,output.shape[1]-1):
for i in range (1,output.shape[0]-1):
if j == 0:
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i-1][j])
else:
output[i][j] = cp.deepcopy(image[i-1][j-2])
#填充四个角
output[0][0] = cp.deepcopy(output[1][1]) #左上
output[0][outputshape[1]-1] = cp.deepcopy(output[1][outputshape[1]-2]) #右上
output[outputshape[0]-1][0] = cp.deepcopy(output[outputshape[0]-2][1]) #左下
output[outputshape[0]-1][outputshape[1]-1] = cp.deepcopy(output[outputshape[0]-2][outputshape[1]-2]) #右下
if expandsize == 5 : #如果使用5*5模版则需要扩容两次
output = expand(image,expandsize=3)
output = expand(output,expandsize=3)
return output
#中值滤波 a为要处理的图像 windowsize为采用的模版大小
def medianfliter(a,output,windowsize):
if windowsize == 3 :
output1 = np.zeros(a.shape,np.uint8)
for i in range (1,output.shape[0]-1): #求齐周围9个方格与模版进行冒泡排序
for j in range (1,output.shape[1]-1):
value1 = [output[i-1][j-1],output[i-1][j],output[i-1][j+1],output[i][j-1],output[i][j],output[i][j+1],output[i+1][j-1],output[i+1][j],+output[i+1][j+1]]
value1.sort() #对这九个数进行排序
value = value1[4] #中值为排序后中间这个数的正中间
output1[i-1][j-1] = value
elif windowsize == 5:
output1 = np.zeros(a.shape,np.uint8)
for i in range (2,output.shape[0]-2): #求齐周围25个方格与模版进行卷积
for j in range (2,output.shape[1]-2):
value1 = [output[i-2][j-2],output[i-2][j-1],output[i-2][j],output[i-2][j+1],output[i-2][j+2],output[i-1][j-2],output[i-1][j-1],output[i-1][j],output[i-1][j+1],\
output[i-1][j+2],output[i][j-2],output[i][j-1],output[i][j],output[i][j+1],output[i][j+2],output[i+1][j-2],output[i+1][j-1],output[i+1][j],output[i+1][j+1],\
output[i+1][j+2],output[i+2][j-2],output[i+2][j-1],output[i+2][j],output[i+2][j+1],output[i+2][j+2]]
value1.sort() #对这九个数进行排序
value = value1[12] #中值为排序后中间这个数的正中间
output1[i-2][j-2] = value #将计算结果填入原本位置
else :
print('模版大小输入错误，请输入3或5，分别代表3*3或5*5模版！')
return output1
#均值滤波 a为要处理的图像 windowsize为采用的模版大小
def meanflite(a,output,windowsize):
if windowsize == 3 :
window = np.ones((3, 3)) / 3 ** 2 #生成3*3模版
output1 = np.zeros(a.shape,np.uint8)
for i in range (1,output.shape[0]-1): #求齐周围9个方格与模版进行卷积
for j in range (1,output.shape[1]-1):
value = (output[i-1][j-1]*window[0][0]+output[i-1][j]*window[0][1]+output[i-1][j+1]*window[0][2]+\
output[i][j-1]*window[1][0]+output[i][j]*window[1][1]+output[i][j+1]*window[1][2]+\
output[i+1][j-1]*window[2][0]+output[i+1][j]*window[2][1]+output[i+1][j+1]*window[2][2])
output1[i-1][j-1] = value #将计算结果填入原本位置
elif windowsize == 5:
window = np.ones((5, 5)) / 5 ** 2 #生成5*5模版
output1 = np.zeros(a.shape,np.uint8)
for i in range (2,output.shape[0]-2): #求齐周围25个方格与模版进行卷积
for j in range (2,output.shape[1]-2):
value = (output[i-2][j-2]*window[0][0]+output[i-2][j-1]*window[0][1]+output[i-2][j]*window[0][2]+output[i-2][j+1]*window[0][3]+output[i-2][j+2]*window[0][4]+\
output[i-1][j-2]*window[1][0]+output[i-1][j-1]*window[1][1]+output[i-1][j]*window[1][2]+output[i-1][j+1]*window[1][3]+output[i-1][j+2]*window[1][4]+\
output[i][j-2]*window[2][0]+output[i][j-1]*window[2][1]+output[i][j]*window[2][2]+output[i][j+1]*window[2][3]+output[i][j+2]*window[2][4]+\
output[i+1][j-2]*window[3][0]+output[i+1][j-1]*window[3][1]+output[i+1][j]*window[3][2]+output[i+1][j+1]*window[3][3]+output[i+1][j+2]*window[3][4]+\
output[i+2][j-2]*window[4][0]+output[i+2][j-1]*window[4][1]+output[i+2][j]*window[4][2]+output[i+2][j+1]*window[4][3]+output[i+2][j+2]*window[4][4])
output1[i-2][j-2] = value #将计算结果填入原本位置
else :
print('模版大小输入错误，请输入3或5，分别代表3*3或5*5模版！')
return output1
def main():
image = cv2.imread(r'D:\Code\Python\2.jpg')
cv2.imshow('old_pic',image) #原图
salt_pepper_noise_pic = salt_pepper_noise(image,prob=0.01) #添加椒盐噪声
cv2.imshow('salt_pepper_noise_pic',salt_pepper_noise_pic)
gasuss_noise_pic = gasuss_noise(image,mean=0,var=0.01) #添加高斯噪声
cv2.imshow('gasuss_noise',gasuss_noise_pic)
addrandom_noise_pic = addrandom_noise(image,prob=0.05) #添加加性随机噪声
cv2.imshow('add_noise',addrandom_noise_pic)
"""*******************************"""
"""```##```椒盐噪声处理```##```"""
"""*******************************"""
(sp_b,sp_g,sp_r) = cv2.split(salt_pepper_noise_pic) # 椒盐噪音通道分离
"""##```按3*3模版扩充```##"""
expandb_result = expand(sp_b,3) #对每个通道进行填充最近值操作
expandg_result = expand(sp_g,3) #对每个通道进行填充最近值操作
expandr_result = expand(sp_r,3) #对每个通道进行填充最近值操作
"""均值滤波器处理"""
#进行3*3卷积计算均值
#对椒盐噪声使用均值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_3b_meanresult = meanflite(sp_b,expandb_result,3)
convert_3g_meanresult = meanflite(sp_g,expandg_result,3)
convert_3r_meanresult = meanflite(sp_r,expandr_result,3)
#合并通道
convert_3_meanresult = cv2.merge([convert_3b_meanresult,convert_3g_meanresult,convert_3r_meanresult])
cv2.imshow('sp_noise_mean_3*3_pic',convert_3_meanresult)
"""中值滤波器处理"""
#进行3*3计算中值
#使用中值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_3b_medianresult = medianfliter(sp_b,expandb_result,3)
convert_3g_medianresult = medianfliter(sp_g,expandg_result,3)
convert_3r_medianresult = medianfliter(sp_r,expandr_result,3)
convert_3_medianresult = cv2.merge([convert_3b_medianresult,convert_3g_medianresult,convert_3r_medianresult])
cv2.imshow('sp_noise_median_3*3_pic',convert_3_medianresult)
"""##```按5*5模版扩充```##"""
expandb_result = expand(sp_b,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
expandg_result = expand(sp_g,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
expandr_result = expand(sp_r,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
"""均值滤波器处理"""
#进行5*5卷积计算均值
#使用均值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_5b_meanresult = meanflite(sp_b,expandb_result,5)
convert_5g_meanresult = meanflite(sp_g,expandg_result,5)
convert_5r_meanresult = meanflite(sp_r,expandr_result,5)
#合并通道
convert_5_meanresult = cv2.merge([convert_5b_meanresult,convert_5g_meanresult,convert_5r_meanresult])
cv2.imshow('sp_noise_mean_5*5_pic',convert_5_meanresult)
"""中值滤波器处理"""
#进行5*5计算中值
#使用中值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_5b_medianresult = medianfliter(sp_b,expandb_result,5)
convert_5g_medianresult = medianfliter(sp_g,expandg_result,5)
convert_5r_medianresult = medianfliter(sp_r,expandr_result,5)
convert_5_medianresult = cv2.merge([convert_5b_medianresult,convert_5g_medianresult,convert_5r_medianresult])
cv2.imshow('sp_noise_median_5*5_pic',convert_5_medianresult)
"""*******************************"""
"""```##```高斯噪声处理```##```"""
"""*******************************"""
(gs_b,gs_g,gs_r) = cv2.split(gasuss_noise_pic) # 高斯噪声通道分离
"""##```按3*3模版扩充```##"""
expand_gs_b_result = expand(gs_b,3) #对每个通道进行填充最近值操作
expand_gs_g_result = expand(gs_g,3) #对每个通道进行填充最近值操作
expand_gs_r_result = expand(gs_r,3) #对每个通道进行填充最近值操作
"""均值滤波器处理"""
#进行3*3卷积计算均值
#对高斯噪声使用均值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_gs_3b_meanresult = meanflite(gs_b,expand_gs_b_result,3)
convert_gs_3g_meanresult = meanflite(gs_g,expand_gs_g_result,3)
convert_gs_3r_meanresult = meanflite(gs_r,expand_gs_r_result,3)
#合并通道
convert_gs_3_meanresult = cv2.merge([convert_gs_3b_meanresult,convert_gs_3g_meanresult,convert_gs_3r_meanresult])
cv2.imshow('gs_noise_mean_3*3_pic',convert_gs_3_meanresult)
"""中值滤波器处理"""
#进行3*3计算中值
#使用中值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_gs_3b_medianresult = medianfliter(gs_b,expand_gs_b_result,3)
convert_gs_3g_medianresult = medianfliter(gs_g,expand_gs_g_result,3)
convert_gs_3r_medianresult = medianfliter(gs_r,expand_gs_r_result,3)
convert_gs_3_medianresult = cv2.merge([convert_gs_3b_medianresult,convert_gs_3g_medianresult,convert_gs_3r_medianresult])
cv2.imshow('gs_noise_median_3*3_pic',convert_gs_3_medianresult)
"""##```按5*5模版扩充```##"""
expand_gs_b_result = expand(gs_b,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
expand_gs_g_result = expand(gs_g,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
expand_gs_r_result = expand(gs_r,5) #对每个通道进行两次填充最近值操作
"""均值滤波器处理"""
#进行5*5卷积计算均值
#使用均值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_gs_5b_meanresult = meanflite(gs_b,expand_gs_b_result,5)
convert_gs_5g_meanresult = meanflite(gs_g,expand_gs_g_result,5)
convert_gs_5r_meanresult = meanflite(gs_r,expand_gs_r_result,5)
#合并通道
convert_gs_5_meanresult = cv2.merge([convert_gs_5b_meanresult,convert_gs_5g_meanresult,convert_gs_5r_meanresult])
cv2.imshow('gs_noise_mean_5*5_pic',convert_gs_5_meanresult)
"""中值滤波器处理"""
#进行5*5计算中值
#使用中值滤波器分别对三个通道对填充后的灰度级进行卷积
convert_gs_5b_medianresult = medianfliter(gs_b,expandb_result,5)
convert_gs_5g_medianresult = medianfliter(gs_g,expandg_result,5)
convert_gs_5r_medianresult = medianfliter(gs_r,expandr_result,5)
convert_gs_5_medianresult = cv2.merge([convert_gs_5b_medianresult,convert_gs_5g_medianresult,convert_gs_5r_medianresult])
cv2.imshow('gs_noise_median_5*5_pic',convert_gs_5_medianresult)
cv2.waitKey(0)
if __name__ == "__main__":
main()
原图
椒盐噪声
高斯噪声
加性噪声
椒盐噪声 均值 3*3 处理
椒盐噪声 中值 3*3 处理
椒盐噪声 均值 5*5 处理
椒盐噪声 中值 5*5 处理
高斯噪声 均值 3*3 处理
高斯噪声 中值 3*3 处理
高斯噪声 均值 5*5 处理
高斯噪声 中值 5*5 处理
