图片降噪(Scipy)
以登月图片为例,通过使用Scipy 傅立叶变换,实现图片消噪
scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换
速度比传统傅里叶变换更快,是对之前算法的改进
图片是二维数据,注意使用fftpack的二维转变方法
一、导包
import numpy as np
import scipy as sp # ifft2 inverse 反转 fft2 处理二维数据
from scipy.fftpack import fft2,ifft2 # 绘图工具
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
二、图片处理
# 图片载入
moon = plt.imread('./moonlanding.png') # 设置展示尺寸大小
plt.figure(figsize=(12,9)) # 图片展示 cmap=plt.cm.gray (设置展示颜色)
plt.imshow(moon,cmap=plt.cm.gray)
# 随时查看图片数据,指导操作
display(moon,moon.shape)
# 将图片进行傅立叶转换
moon_fft2 = fft2(moon) # 查看傅立叶转换后的数据
display(moon_fft2,moon_fft2.shape) # 计算所有数据波动频率的平均值
np.abs(moon_fft2).mean()
# 开始消噪:大于10倍平均值波动,波动比较大,过滤掉
cond = np.abs(moon_fft2) > 510 # 过滤:重新赋值为平均值
moon_fft2[cond] = 51 # 查看图片数据
display(moon_fft2,moon_fft2.shape)
# 将频域----逆变换--->时域(即肉眼可见的图片)
moon_result = ifft2(moon_fft2) display(moon_result,moon_result.shape) # 去掉虚数
moon2 = np.real(moon_result) display(moon2,moon2.shape)
# 展示图片
plt.figure(figsize=(12,9)) plt.imshow(moon2,cmap=plt.cm.gray)
# 图片保存
plt.imsave('./moonlanding_fft2_result.png',moon2)
三、处理前后的图片对比
处理前:
处理后:
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