4.3.4 高斯滤波
4.3.4 高斯滤波
高斯滤波使用邻域内所有像素的加权平均值替换中心像素的值。高斯滤波适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。如图4-18所示，使用高斯滤波可以很好地过滤掉高斯噪声。
img=cv2.imread("../picture/bigpig.jpeg")
img=cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
img1=img.copy()
img2=img.copy()
#原图为增加噪声的图
img1=skimage.util.random_noise(img1, mode="gaussian", seed=none,
clip=true,mean=0,var=0.01)
#medianblur需要处理整型
img1=np.uint8(img1*255)
img2=cv2.gaussianblur(img1,(7,7),0)
图4-18 使用高斯滤波去除高斯噪声示例
如图4-19所示，随着高斯滤波窗口的增大，图像模糊和失真越来越严重。
img=cv2.imread("../picture/bigpig.jpeg")
img=cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
img1=img.copy()
#medianblur需要处理整型
img2=cv2.gaussianblur(img1,(3,3),0)
img3=cv2.gaussianblur(img1,(11,11),0)
img4=cv2.gaussianblur(img1,(19,19),0)
图4-19 高斯滤波带来的模糊效果示例
高斯滤波使用邻域内所有像素的加权平均值替换中心像素的值。高斯滤波适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。如图4-18所示，使用高斯滤波可以很好地过滤掉高斯噪声。
img=cv2.imread("../picture/bigpig.jpeg")
img=cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
img1=img.copy()
img2=img.copy()
#原图为增加噪声的图
img1=skimage.util.random_noise(img1, mode="gaussian", seed=none,
clip=true,mean=0,var=0.01)
#medianblur需要处理整型
img1=np.uint8(img1*255)
img2=cv2.gaussianblur(img1,(7,7),0)
图4-18 使用高斯滤波去除高斯噪声示例
如图4-19所示，随着高斯滤波窗口的增大，图像模糊和失真越来越严重。
img=cv2.imread("../picture/bigpig.jpeg")
img=cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)
img1=img.copy()
#medianblur需要处理整型
img2=cv2.gaussianblur(img1,(3,3),0)
img3=cv2.gaussianblur(img1,(11,11),0)
img4=cv2.gaussianblur(img1,(19,19),0)
图4-19 高斯滤波带来的模糊效果示例