图像噪声
椒盐噪声
概述：椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
给一副数字图像加上椒盐噪声的步骤如下：
指定信噪比 SNR （其取值范围在[0, 1]之间）计算总像素数目 SP， 得到要加噪的像素数目 NP = SP * (1-SNR)随机获取要加噪的每个像素位置P（i, j）指定像素值为255或者0。重复3,4两个步骤完成所有像素的NP个像素输出加噪以后的图像
高斯噪声
概述：加性高斯白噪声(Additive white Gaussian noise，AWGN)在通信领域中指的是一种功率谱函数是常数(即白噪声), 且幅度服从高斯分布的噪声信号. 这类噪声通常来自感光元件, 且无法避免.
去噪算法
中值滤波
概述：中值滤波是一种非线性空间滤波器, 它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的统计排序, 然后由统计排序结果的值代替中心像素的值. 中值滤波器将其像素邻域内的灰度中值代替代替该像素的值. 中值滤波器的使用非常普遍, 这是因为对于一定类型的随机噪声, 它提供了一种优秀的去噪能力, 比小尺寸的均值滤波器模糊程度明显要低. 中值滤波器对处理脉冲噪声(也称椒盐噪声)非常有效, 因为该噪声是以黑白点叠加在图像上面的.
与中值滤波相似的还有最大值滤波器和最小值滤波器.
均值滤波
概述：均值滤波器的输出是包含在滤波掩模领域内像素的简单平均值. 均值滤波器最常用的目的就是减噪. 然而, 图像边缘也是由图像灰度尖锐变化带来的特性, 所以均值滤波还是存在不希望的边缘模糊负面效应.
均值滤波还有一个重要应用, 为了对感兴趣的图像得出一个粗略描述而模糊一幅图像. 这样, 那些较小物体的强度与背景揉合在一起了, 较大物体变得像斑点而易于检测.掩模的大小由即将融入背景中的物体尺寸决定.
代码
#encoding: utf-8import numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport randomimport cv2import scipy.miscimport scipy.signalimport scipy.ndimagedef medium_filter(im, x, y, step):sum_s=[]for k in range(-int(step/2),int(step/2)+1):for m in range(-int(step/2),int(step/2)+1):sum_s.append(im[x+k][y+m])sum_s.sort()return sum_s[(int(step*step/2)+1)]def mean_filter(im, x, y, step):sum_s = 0for k in range(-int(step/2),int(step/2)+1):for m in range(-int(step/2),int(step/2)+1):sum_s += im[x+k][y+m] / (step*step)return sum_sdef convert_2d(r):n = 3# 3*3 滤波器, 每个系数都是 1/9window = np.ones((n, n)) / n ** 2# 使用滤波器卷积图像# mode = same 表示输出尺寸等于输入尺寸# boundary 表示采用对称边界条件处理图像边缘s = scipy.signal.convolve2d(r, window, mode='same', boundary='symm')return s.astype(np.uint8)# def convert_3d(r):#s_dsplit = []#for d in range(r.shape[2]):# rr = r[:, :, d]# ss = convert_2d(rr)# s_dsplit.append(ss)#s = np.dstack(s_dsplit)#return sdef add_salt_noise(img):rows, cols, dims = img.shape R = np.mat(img[:, :, 0])G = np.mat(img[:, :, 1])B = np.mat(img[:, :, 2])Grey_sp = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114Grey_gs = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114snr = 0.9mu = 0sigma = 0.12noise_num = int((1 - snr) * rows * cols)for i in range(noise_num):rand_x = random.randint(0, rows - 1)rand_y = random.randint(0, cols - 1)if random.randint(0, 1) == 0:Grey_sp[rand_x, rand_y] = 0else:Grey_sp[rand_x, rand_y] = 255Grey_gs = Grey_gs + np.random.normal(0, 48, Grey_gs.shape)Grey_gs = Grey_gs - np.full(Grey_gs.shape, np.min(Grey_gs))Grey_gs = Grey_gs * 255 / np.max(Grey_gs)Grey_gs = Grey_gs.astype(np.uint8)# 中值滤波Grey_sp_mf = scipy.ndimage.median_filter(Grey_sp, (8, 8))Grey_gs_mf = scipy.ndimage.median_filter(Grey_gs, (8, 8))# 均值滤波n = 3window = np.ones((n, n)) / n ** 2Grey_sp_me = convert_2d(Grey_sp)Grey_gs_me = convert_2d(Grey_gs)plt.subplot(321)plt.title('Grey salt and pepper noise')plt.imshow(Grey_sp, cmap='gray')plt.subplot(322)plt.title('Grey gauss noise')plt.imshow(Grey_gs, cmap='gray')plt.subplot(323)plt.title('Grey salt and pepper noise (medium)')plt.imshow(Grey_sp_mf, cmap='gray')plt.subplot(324)plt.title('Grey gauss noise (medium)')plt.imshow(Grey_gs_mf, cmap='gray')plt.subplot(325)plt.title('Grey salt and pepper noise (mean)')plt.imshow(Grey_sp_me, cmap='gray')plt.subplot(326)plt.title('Grey gauss noise (mean)')plt.imshow(Grey_gs_me, cmap='gray')plt.show()def main():img = np.array(Image.open('LenaRGB.bmp'))add_salt_noise(img)if __name__ == '__main__':main()
见/wangshub/python-image-process
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