OpenCV 完整例程96. 谐波平均滤波器

Posted 2022-02-20 小白YouCans

【OpenCV 完整例程】96. 谐波平均滤波器

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3. 仅噪声存在的空间滤波图像复原

当一幅图像中唯一存在的退化是噪声时，退化模型简化为：
$$\begin{gathered} g(x,y)=f(x,y)+\eta (x,y) \\ G(u,v)=F(u,v)+N(u,v) \end{gathered}$$
当仅存在加性随机噪声时，可以采用空间滤波方法来估计原图像 $f(x,y)$，即对退化图像 $g(x,y)$ 去除噪声。

3.3 谐波平均滤波器（Harmonic mean filter）

谐波平均滤波器的复原图像 $\hat{f}$ 由下式给出：
$$\hat{f}(x,y)=\frac{mn}{{\sum }_{(r,c)\in Sxy}1/g(r,c)}$$
谐波平均滤波器既能处理盐粒噪声（白色噪点），又能处理类似于高斯噪声的其他噪声，但不能处理胡椒噪声（黑色噪点）。

例程 9.10：谐波平均滤波器

    # 9.10: 谐波平均滤波器 (Harmonic mean filter)
    img = cv2.imread("../images/Fig0507b.tif", 0)  # flags=0 读取为灰度图像
    img_h = img.shape[0]
    img_w = img.shape[1]

    # 算术平均滤波 (Arithmentic mean filter)
    kSize = (3, 3)
    kernalMean = np.ones(kSize, np.float32) / (kSize[0]*kSize[1])  # 生成归一化盒式核
    imgAriMean = cv2.filter2D(img, -1, kernalMean)

    # 谐波平均滤波器 (Harmonic mean filter)
    m, n = 3, 3
    order = m * n
    kernalMean = np.ones((m,n), np.float32)  # 生成盒式核

    hPad = int((m-1) / 2)
    wPad = int((n-1) / 2)
    imgPad = np.pad(img.copy(), ((hPad, m-hPad-1), (wPad, n-wPad-1)), mode="edge")

    epsilon = 1e-8
    imgHarMean = img.copy()
    for i in range(hPad, img_h + hPad):
        for j in range(wPad, img_w + wPad):
            sumTemp = np.sum(1.0 / (imgPad[i-hPad:i+hPad+1, j-wPad:j+wPad+1] + epsilon))
            imgHarMean[i-hPad][j-wPad] = order / sumTemp

    plt.figure(figsize=(9, 6))
    plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Original")
    plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("Arithmentic mean filter")
    plt.imshow(imgAriMean, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("Harmonic mean filter")
    plt.imshow(imgHarMean, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（本节完）

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