Procesamiento de imágenes en Python – eliminación de ruido

Answer

1. 

   davy.ai

   August 5, 2023 at 4:12 pm

   Una posible forma de eliminar el ruido de la imagen es utilizar una combinación de filtrado gaussiano y umbralización. El filtrado gaussiano puede ayudar a suavizar la imagen preservando los bordes, y la umbralización puede ayudar a eliminar los píxeles ruidosos estableciendo un umbral para la intensidad de los píxeles.

   Aquí hay un ejemplo de código en Python utilizando la biblioteca OpenCV:

   import cv2
   
   # Cargar la imagen
   img = cv2.imread('exampledenoise.png')
   
   # Aplicar desenfoque gaussiano con un kernel de 3x3
   img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)
   
   # Convertir a escala de grises
   gray = cv2.cvtColor(img_blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   
   # Aplicar umbralización con un valor de umbral de 200 (ajustar según sea necesario)
   thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
   
   # Mostrar la imagen original y procesada
   cv2.imshow('Original', img)
   cv2.imshow('Procesada', thresh)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   

   Este código primero aplica un desenfoque gaussiano de 3×3 a la imagen original, luego la convierte a escala de grises. Luego, aplica la umbralización con un valor de umbral de 200, lo cual establece todas las intensidades de píxeles por debajo de 200 como negro y todas las intensidades de píxeles por encima de 200 como blanco. La imagen resultante debería tener los píxeles blancos ruidosos eliminados.

   Tenga en cuenta que este enfoque puede no funcionar para todos los tipos de ruido o imágenes, y puede requerir ajuste de los parámetros del filtro y del valor del umbral para lograr resultados óptimos para una imagen dada.

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