图像处理20210718

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提醒：本文最后更新于 2024-08-27 10:12，文中所关联的信息可能已发生改变，请知悉！

加强噪声强度

实际的测试图大小为 200+ X 200+，那么这次测试将人为加入 2000 个噪声点，也就是加到 5% 的噪声密度，如下图：

原图是这样：

这样的噪声密度就有点恐怖了，但还是硬着头皮用 denoise11 的程序跑了一下（多尺度指数为 1)，结果如下：

结果很显然，处理之后的图仍然留下来许多噪声，但至少稍微能看了

解决方案

再次降噪

将处理图用 denoise11 再次降噪，结果如下：

结果确实是几乎将仍留下的单个的噪声点去除了，但仍然没有达到较为理想的状态

利用多尺度

结果仍然不理想，且因为其中操作复杂，很难分析原因

使用旧方法

再次尝试利用旧的方法（比较两种划分）来去除噪声，处理 d11，结果如下：
可以看到，虽然图像的边缘部分略显粗糙，但还是离理想情况更近了一步

先旧后新

将两种方法结合在一起，封装成一个函数：

# python3.8
# utf-8
from denoise12 import *

if __name__ == '__main__':
    denoise('img_noise.png', 1, 1)

可得到相对不错的效果：