雜訊

Python 影像處理

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

雜訊

在 scikit-image 套用雜訊

# Import the module and function
from skimage.util import random_noise


# Add noise to the image
noisy_image = random_noise(dog_image)


# Show original and resulting image
show_image(dog_image)
show_image(noisy_image, 'Noisy image')

在 scikit-image 套用雜訊

降低雜訊

去雜訊方法

全變異（TV）
雙邊
小波去雜訊
非區域平均去雜訊

去雜訊

使用全變異濾波去雜訊

from skimage.restoration import denoise_tv_chambolle


# Apply total variation filter denoising
denoised_image = denoise_tv_chambolle(noisy_image, 
                                      weight=0.1,
                                      multichannel=True)


# Show denoised image
show_image(noisy_image, 'Noisy image')
show_image(denoised_image, 'Denoised image')

去雜訊

全變異濾波

去雜訊

雙邊濾波

from skimage.restoration import denoise_bilateral


# Apply bilateral filter denoising
denoised_image = denoise_bilateral(noisy_image, multichannel=True)


# Show original and resulting images
show_image(noisy_image, 'Noisy image')
show_image(denoised_image, 'Denoised image')

去雜訊

雙邊濾波

一起來練習吧！

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