如何减少python上图像的噪声？

Question

到目前为止，这是我的代码。我完全迷失了，不知道该怎么办。它的python语言。我不能使用 cv2 或 matpolibic。我只被允许使用 cimpl 和 numpy

from Cimpl import*
import numpy as np 
def reduce_noise (image: Image) -> Image:
    new_image = copy(image)
    for pixel in image:
        X, Y, (r, g, b) = pixel

        r_list = [r, r1, r2, r3, r4]
        r_list.sort()
        new_r = r_list[2]
        
        g_list = [g, g1, g2, g3, g4]
        g_list.sort()
        new_g = g_list[2]
        
        b_list = [b, b1, b2, b3, b4]
        b_list.sort()
        new_b = b_list[2]
        reduce_noise = create_color(new_r, new_g, new_b)
        set_color(new_image, X, Y, reduce_noise)
        
    return new_image

image = load_image (choose_file())
show (image) 
new_image = reduce_noise(image)
show (new_image)

Answer 1

第 1 部分（另请参阅下面的第 2 部分）

我决定改进你的去噪算法尝试。正如我从您的代码中看到的那样，您尝试（有编码错误）实现中值滤波器，在每个像素周围取几个像素的中值。

我在纯 Numpy 中实现了下一个算法。但是要从/向我使用 PIL 库的文件读取和写入图像，只需将此 PIL 用法替换为您喜欢的任何读取和写入文件的 numpy 数组。我只在第一行和最后一行代码上使用了 PIL。仅供测试使用的PIL库可以pip install pillow安装，它是python中最流行的图像库之一。

在下一个算法中，中值滤波器的强度由n 参数控制，在我的情况下等于 7。值n 表示我们在大小为n 的正方形像素中取中值乘以n。

我的代码适用于灰色和彩色图像，请参阅代码后的灰色示例和灰色示例后的彩色示例。

Try it online!

def reduce_noise(a, n = 7):
    import numpy as np
    am = np.zeros(
        (n, n) + (a.shape[0] - n + 1, a.shape[1] - n + 1) + a.shape[2:],
        dtype = a.dtype
    )
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            am[i, j] = a[i:i + am.shape[2], j:j + am.shape[3]]
    am = np.moveaxis(am, (0, 1), (-2, -1)).reshape(*am.shape[2:], -1)
    am = np.median(am, axis = -1)
    if am.dtype != a.dtype:
        am = (am.astype(np.float64) + 10 ** -7).astype(a.dtype)
    return am
    
import PIL.Image, numpy as np
a = np.array(PIL.Image.open('noised.jpg'))
a = reduce_noise(a)
PIL.Image.fromarray(a).save('noised_out.png')

灰色示例（后面的彩色示例）：

输入：

输出：

彩色示例：

输入：

输出：

---

第 2 部分

我的道歉，我误读了你的问题，而不是“我不能使用 cv2”，我读的是“我可以使用 cv2”，因此实施了下一个 OpenCV 算法作为我第一次尝试解决你的任务（第 1 部分算法是稍后实施）。

根据this OpenCV 去噪教程，您可以像下面的代码一样对图像进行去噪。它使用cv2.fastNlMeansDenoisingColored()函数，如果你有灰度图像，这个函数也有灰度变体。

去噪度在我的代码中由20, 20, 14, 42参数控制，去噪很强，你可以使用默认值（不提供这些数字），它会给出更小的去噪度。对于您的图像，从默认值3, 3, 7, 21 开始，也许它们就足够了，不需要非常强的去噪，并尝试使用这些值。

Try it online!

import numpy as np, cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('birds.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 20, 20, 14, 42)
cv2.imwrite('birds_out.png', cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_RGB2BGR))
plt.subplot(121); plt.imshow(img)
plt.subplot(122); plt.imshow(dst)
plt.show()

输入：

输出：