【OpenCV 例程200篇】95. 几何均值滤波器

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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：
g(x,y)=f(x,y)+η(x,y)G(u,v)=F(u,v)+N(u,v)g(x,y) = f(x,y) + \eta(x,y) \\ G(u,v) = F(u,v) + N(u,v) g(x,y)=f(x,y)+η(x,y)G(u,v)=F(u,v)+N(u,v)
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)f(x,y)f(x,y)，即对退化图像 g(x,y)g(x,y)g(x,y) 去除噪声。

空间滤波方法在《7. 空间域图像滤波》中进行了详细介绍，本章简要讨论空间滤波的降噪性能。

3.2 几何均值滤波器（Geometric mean filter）

使用几何均值滤波器复原图像，复原图像 f^\hat{f}f^ 在点 (x,y)(x,y)(x,y) 的值是邻域中的像素的几何平均值：
f^(x,y)=[∏(r,c)∈Sxyg(r,c)]1/mn\hat{f}(x,y) = \begin{bmatrix} \prod _{(r,c) \in Sxy} g(r,c) \end{bmatrix} ^{1/mn} f^(x,y)=[∏(r,c)∈Sxyg(r,c)]1/mn
几何均值滤波器实现的平滑与算术平均滤波器相当，但损失的图像细节更少。

例程 9.9：几何均值滤波器

    # 9.9: 几何均值滤波器 (Geometric 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)# 几何均值滤波器 (Geometric mean filter)m, n = 3, 3order = 1/(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")imgGeoMean = img.copy()for i in range(hPad, img_h + hPad):for j in range(wPad, img_w + wPad):prod = np.prod(imgPad[i-hPad:i+hPad+1, j-wPad:j+wPad+1]*1.0)imgGeoMean[i-hPad][j-wPad] = np.power(prod, order)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("Geometric mean filter")plt.imshow(imgGeoMean, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

（本节完）

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Crated：2022-2-1

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