如何使用Python去除图像中的椒盐噪声？

Question

我尝试实现了以下算法，但生成的图像看起来和之前一样。

步骤1：读取噪声图片。

步骤2：选择大小为3x3的二维窗口，以处理像素点的中心元素为准。假设正在处理的像素为Pij。

步骤3：如果Pij是未受损的像素（即0 < Pij < 255），则保持其值不变。

步骤4：如果Pij = 0或Pij = 255，则Pij是一个受损的像素。

步骤5：如果所选窗口中有3/4或更多的像素是噪声，则将窗口大小增加到5x5。

步骤6：如果所选窗口中的所有元素都是0或255，则用窗口中元素的平均值替换Pij，否则转到步骤7。

步骤7：从所选窗口中消除0和255，并找到剩余元素的中位数值。用中位数值替换Pij。

步骤8：重复步骤2至6，直到整个图像的所有像素都被处理完毕。

这是我的代码，请提出改进意见。

import Image

im=Image.open("no.jpg")
im = im.convert('L')

for i in range(2,im.size[0]-2):
    for j in range(2,im.size[1]-2):
        b=[]
        if im.getpixel((i,j))>0 and im.getpixel((i,j))<255:
            pass
        elif im.getpixel((i,j))==0 or im.getpixel((i,j))==255:
            c=0
            for p in range(i-1,i+2):
                for q in range(j-1,j+2):
                    if im.getpixel((p,q))==0 or im.getpixel((p,q))==255: 
                        c=c+1
            if c>6:
                c=0
                for p in range(i-2,i+3):
                    for q in range(j-2,j+3):
                        b.append(im.getpixel((p,q)))
                        if im.getpixel((p,q))==0 or im.getpixel((p,q))==255:
                            c=c+1
                if c==25:
                    a=sum(b)/25
                    print a
                    im.putpixel((i,j),a)
                else:
                    p=[]
                    for t in b:
                        if t not in (0,255):
                            p.append(t)
                    p.sort()
                    im.putpixel((i,j),p[len(p)/2])
            else:
                b1=[]
                for p in range(i-1,i+2):
                    for q in range(j-1,j+2):
                        b1.append(im.getpixel((p,q)))
                im.putpixel((i,j),sum(b1)/9)

im.save("nonoise.jpg")   

- user3395151

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你是通过视觉检查还是图像差异来确定这两个图像是否相同的？除了几个像素之外，它们可能看起来很相似。查看您的代码的一个问题是，无论像素是0还是255，您都会将其附加到临时数组（b和b1）中。如果您只想要有效像素的中位数，则需要在附加之前进行额外的测试。其次，您正在计算类似于平均值而不是中位数（numpy.median）。 - Paul

Answer 1

您应该使用中值滤波器，它易于实现且非常适用于椒盐噪声。

- Olivier A

Answer 2

正如Olivier所建议的，中值滤波提供了最好的结果。

以下是我为图像添加椒盐噪声而生成的代码。此代码适用于带有OpenCV 3.0.0的Python：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('3.jpg', 1)
row,col,ch = img.shape
p = 0.5
a = 0.009
noisy = img

  # Salt mode
num_salt = np.ceil(a * img.size * p)
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_salt))
          for i in img.shape]
noisy[coords] = 1

  # Pepper mode
num_pepper = np.ceil(a * img.size * (1. - p))
coords = [np.random.randint(0, i - 1, int(num_pepper))
          for i in img.shape]
noisy[coords] = 0

cv2.imshow('noisy', noisy)

以下是使用中值滤波器的代码：

median_blur= cv2.medianBlur(noisy, 3)
cv2.imshow('median_blur', median_blur)  

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

可以根据需要修改用于模糊噪声图像的窗口。

- Jeru Luke

Answer 3

你的输入图像是什么样子的？你的算法假设只有像素值0和255是噪声。如果你的噪点像素实际上具有其他值，那么你的算法将不会执行任何操作，你可能会看到输出与输入完全相同的结果。

- ycyeh

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尽管我有一些像素值为0和255，但输出图像与输入图像相同。 - user3395151