OpenCV圖像噪聲與去噪函數(shù)方法對比使用介紹
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一：噪聲類型與去噪聲方法介紹
圖像去噪在二值圖像分析、OCR識別預(yù)處理環(huán)節(jié)中十分重要，最常見的圖像噪聲都是因?yàn)樵趫D像生成過程中因?yàn)槟M或者數(shù)字信號受到干擾而產(chǎn)生的，常見的噪聲類型有如下：
椒鹽噪聲
高斯噪聲
泊松噪聲
乘性噪聲
OpenCV中有多個可以降低圖像噪聲、對圖像實(shí)現(xiàn)平滑濾波的函數(shù)，最常見的就是均值模糊與高斯模糊，它們都可以在一定程度上減低上述幾種噪聲，另外還有中值模糊、雙邊模糊、非局部去噪等函數(shù)方法可以使用，針對特定種類的噪聲，使用有針對性函數(shù)與合理的參數(shù)可以取得較好的效果：函數(shù)名稱 去噪效果
blur
對各種噪聲都有一定的抑制作用GaussianBlur
對隨機(jī)噪聲比較好，對椒鹽噪聲效果不好medianBlur
對椒鹽噪聲效果比較好fastNlMeansDenoising
非局部去噪，速度很慢，可以調(diào)參的去噪方法fastNlMeansDenoisingColored
同上，去噪針對彩色圖像
對于fastNIMeansDenoising方法來說，只支持輸入是灰度圖像的，各個參數(shù)意義如下：
fastNlMeansDenoising (
src // 輸入圖像
dst=None, // 輸出結(jié)果
h=None, // h值越大表示去噪聲力度越大，同時細(xì)節(jié)丟失也越多，默認(rèn)10即可。
templateWindowSize=None, // 相似性權(quán)重計(jì)算窗口大小，一般為5～15之間
searchWindowSize=None// 搜索窗口，大小可以設(shè)置為相似性計(jì)算窗口大小的3～5倍即可。
)
二：程序效果演示
椒鹽噪聲圖像
中值濾波結(jié)果
非局部均值去噪聲結(jié)果
高斯噪聲圖像
中值濾波結(jié)果
非局部均值去噪聲結(jié)果
Python版本源代碼如下：
def denoise_demo():
src = cv.imread("D:/javaopencv/lenanoise2.png")
cv.imshow("input", src)
# 相似窗口大小5， 搜索窗口大小25
# h = 10, h 越大表示去噪聲效果越好，細(xì)節(jié)越丟失
dst = cv.fastNlMeansDenoisingColored(src, None, 15, 15, 7, 21)
gray= cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
gret = cv.fastNlMeansDenoising(gray, None, 15, 8, 25)
cv.imshow("denoise", dst)
cv.imshow("result", gret)
cv.imwrite("D:/nim_result.png", dst)
def salt_pepper_noise():
src = cv.imread("D:/javaopencv/lenanoise.png")
cv.imshow("input", src)
# ksize必須是大于1 奇數(shù)3\5\7\9\11
dst = cv.medianBlur(src, 5)
cv.imshow("denoise", dst)
cv.imwrite("D:/sp_result.png", dst)
從上面可以看出，對椒鹽噪聲中值濾波效果比較好，對高斯噪聲非局部均值去噪效果比較好！
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