opencv python 图像去噪

XGBCCC 发布于2019-07-30 17:38 / 3190人阅读

摘要：较高的值可以更好地消除噪声，但也会删除图像的细节与相同，但仅适用于彩色图像。如上所述，它用于从彩色图像中去除噪声。第三个是，它指定了用于去噪的附近帧的数量。在这种情况下，使用总共帧，其中中心帧是要去噪的帧。

Image Denoising

OpenCV提供了这种技术的四种变体。

cv2.fastNlMeansDenoising（） - 使用单个灰度图像

cv2.fastNlMeansDenoisingColored（） - 使用彩色图像。

cv2.fastNlMeansDenoisingMulti（） - 用于在短时间内捕获的图像序列（灰度图像）

cv2.fastNlMeansDenoisingColoredMulti（） - 与上面相同，但用于彩色图像。

Common arguments:

h：参数决定滤波器强度。较高的h值可以更好地消除噪声，但也会删除图像的细节 (10 is ok)

hForColorComponents：与h相同，但仅适用于彩色图像。（通常与h相同）

templateWindowSize：应该是奇数。（recommended 7）

searchWindowSize：应该是奇数。（recommended 21）

cv2.fastNlMeansDenoisingColored()
如上所述，它用于从彩色图像中去除噪声。（噪音预计是高斯噪音）

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


img = cv2.imread("img.jpg")

dst = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21)

plt.subplot(121),plt.imshow(img)
plt.subplot(122),plt.imshow(dst)
plt.show()

cv2.fastNlMeansDenoisingMulti（）

现在我们将相同的方法应用于视频。第一个参数是嘈杂帧的列表。第二个参数imgToDenoiseIndex指定我们需要去噪的帧，因为我们在输入列表中传递了frame的索引。第三个是temporalWindowSize，它指定了用于去噪的附近帧的数量。在这种情况下，使用总共temporalWindowSize帧，其中中心帧是要去噪的帧。例如，传递了5个帧的列表作为输入。设imgToDenoiseIndex = 2和temporalWindowSize = 3.然后使用frame-1，frame-2和frame-3对帧-2进行去噪

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


cap = cv2.VideoCapture("test.mp4")

# create a list of first 5 frames
img = [cap.read()[1] for i in range(5)]

# convert all to grayscale
gray = [cv2.cvtColor(i, cv2.COLOR_BGR2GRAY) for i in img]

# convert all to float64
gray = [np.float64(i) for i in gray]

# create a noise of variance 25
noise = np.random.randn(*gray[1].shape)*10

# Add this noise to images
noisy = [i+noise for i in gray]

# Convert back to uint8
noisy = [np.uint8(np.clip(i,0,255)) for i in noisy]

# Denoise 3rd frame considering all the 5 frames
dst = cv2.fastNlMeansDenoisingMulti(noisy, 2, 5, None, 4, 7, 35)

plt.subplot(131),plt.imshow(gray[2],"gray")
plt.subplot(132),plt.imshow(noisy[2],"gray")
plt.subplot(133),plt.imshow(dst,"gray")
plt.show()

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