中值滤波器去噪：

中值滤波的主要原理是将数字图像中的某点用该点的邻域中各个像素值的中值所来代替，这样就能让目标像素周围能够更好的接近真实值，比如一张白纸上有一个黑点时，黑点的像素值比较大，经过中值滤波过后，黑点附近的像素值可能就会变小。经过中值滤波后一些相对孤立的噪声点就容易被清除掉，这样就能提高图像的质量。

所以中值滤波器去噪的一个优点就是对椒盐噪声的去除具有很好的效果，具体操作是选取一个中心邻域，然后给邻域类各个像素的灰度值按大小进行排序，选取排序序列中的中值作为该邻域中心点的像素值的灰度值。

它的缺点是当邻域挑选过大时，可能会造成图像特征丢失。

实现代码如下：

import numpy as npimport cv2from PIL import Imageimport scipy.signal as signalimport matplotlib.pyplot as plt#创建一个500*500的矩阵input_images = np.zeros((500, 500))filename = "E:/pycharm/GraduationDesign/Test/testtwo.png"#convert将当前图像转换为灰度模式，并且返回新的图像。#将图片在重新定义的矩阵中再显示，不然可能会只显示部分。img = Image.open(filename).resize((500, 500)).convert('L')plt.subplot(221)plt.title('原图', fontproperties=font_set)plt.imshow(img)#图像的尺寸，按照像素数计算。它的返回值为宽度和高度的二元组（width, height）。width = img.size[0]height = img.size[1]threshold=130#可以改写代码使其成为二值化,此代码可理解为反向二值化for h in range(height): for w in range(width): #getpixel直接获得（h，w）处的像素直接返回这个点三个通道的像素值 #返回给定位置的像素值。如果图像为多通道，则返回一个元组(r,g,b,阈值）。 #如果改成（w，h）出现的图像会倒转 if img.getpixel((w, h)) < threshold: input_images[h, w] = 1 else: input_images[h, w] = 0plt.subplot(222)plt.title('二值化', fontproperties=font_set)plt.imshow(input_images) data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=3) # 二维中值滤波for h in range(0, height): for w in range(0, width): if data[h][w] < 128: input_images[h, w] = 0 else: input_images[h, w] = 1 plt.subplot(223)plt.title('中值滤波去噪（3*3）', fontproperties=font_set)plt.imshow(input_images) data = signal.medfilt2d(np.array(img), kernel_size=7) # 二维中值滤波for h in range(0, height): for w in range(0, width): if data[h][w] < 128: input_images[h, w] = 0 else: input_images[h, w] = 1plt.subplot(224)plt.title('中值滤波去噪（7*7）', fontproperties=font_set)plt.imshow(input_images)plt.show()

效果图：

图中的小黑点是我简单模拟实现图片中含有椒盐噪声中所加入的。当中值滤波领域选取过大时会使图片失真。

以上这篇Python实现中值滤波去噪方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。