受光照、气候、成像设备等因素的影响，灰度化后的图像存在噪声和模糊干扰，直接影响到下一步的文字识别，因此，需要对图像进行增强处理。图片预处理中重要一环就是椒盐去澡，通常用到中值滤波器进行处理，效果很好。中值滤波器是一种非线性滤波器，其基本原理是把数字图像中某点的值用其领域各点值的中值代替。
如求点[i,j]的灰度值计算方法为：
（1）按灰度值顺序排列[i,j]领域中的像素点；
（2）取排序像素集的中间值作为[i,j]的灰度值。中值滤波技术能有效抑制噪声。
直接上代码，希望给大家有帮助：
import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
2021-10-29 10:49:09
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添加高斯噪声，并用高斯滤波、均值滤波、中值滤波、双边滤波四种滤波去噪方式，并且分别得到这四种滤波后的信噪比值，通过比较信噪比值，得到最佳的滤波去噪处理方式。添加噪声的浓度可以改变，并且也可以改变卷积核滤波器大小，通过控制条件进行对比得到最佳实验结果。
2021-10-28 21:10:20
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出版日期和地址； U. Erkan, L. Gokrem, 基于像素密度的椒盐噪声去除新方法, Turk J Elec Eng & Comp Sci, 26, (2018), 162-171, doi:10.3906/elk-1705-256 摘要：在本文中，我们提供了一种去除椒盐噪声的新方法，我们将其称为基于像素密度滤波器 (BPDF)。 该方法的第一步是确定一个像素是否有噪声，然后我们决定接受噪声像素作为中心的自适应窗口大小。 窗口内重复次数最多的无噪声像素值被设置为新的像素值。 通过使用18张测试图像，我们给出了峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）、图像增强因子（IEF）、标准中值滤波器（SMF）、自适应中值滤波器（AMF）、自适应模糊滤波器 (AFM)、渐进式切换中值滤波器 (PSMF)、基于决策的算法 (DBA)、改进的基于决策的非对称修整中值滤波器 (MDBUTMF)
2021-10-25 23:47:36
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今天小编就为大家分享一篇python 中值滤波,椒盐去噪,图片增强实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-10-12 22:16:58
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该算法首先通过噪声检测确
定图像中的噪声点，然后根据窗口内噪声点的个数自适应地调整滤波窗口的尺寸，再根据相似度大小，巧妙地将滤波窗口内各个
像素点按一定的规律自适应地分组并赋予每组像素点相应的权重，最后采用加权中值滤波算法对检测出的噪声点进行滤波处理。
计算机模拟实验结果表明：该算法既能有效地滤除噪声，又能较好地保护图像细节，滤波性能比传统中值滤波算法更理想
2021-09-07 19:59:46
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