Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Kohinan Vähentäminen ja Tasoitus | Kuvankäsittely OpenCV:llä
Tietokonenäön Perusteet

bookKohinan Vähentäminen ja Tasoitus

Kohina kuvissa ilmenee ei-toivottuna rakeisuutena tai vääristymänä, jonka syynä voivat olla esimerkiksi heikko valaistus, pakkausartefaktit tai anturin rajoitukset. Sumentamistekniikat auttavat vähentämään kohinaa säilyttäen samalla tärkeät yksityiskohdat kuvassa.

Gauss-sumennus (Kohinan suodatus)

cv2.GaussianBlur-funktio käyttää Gauss-sumennusta, joka pehmentää kuvaa laskemalla pikseliarvojen keskiarvon Gaussin ytimen avulla (painotettu keskiarvo, jossa keskimmäisillä pikseleillä on suurempi merkitys):

  • cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):
    • src: sumennettava lähdekuva;
    • ksize: ytimen koko muodossa (leveys, korkeus), molempien arvojen tulee olla parittomia (esim. (5, 5));
    • sigmaX: keskihajonta X-suunnassa; määrittää sumennuksen määrän.
  • Funktio vähentää kuvan kohinaa ja yksityiskohtia konvoloimalla kuvan Gaussin funktiolla, mikä on hyödyllistä esimerkiksi reunojen tunnistuksessa tai esikäsittelyssä ennen kynnysarvojen asettamista.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)
GaussianBlurExample
Note
Lisätietoa

Funktion cv2.GaussianBlur() parametri sigmaX on Gaussin ytimen keskiarvopoikkeama X-suunnassa, ja sama parametri Y-suunnassa (sigmaY) on oletuksena 0. Kun sekä sigmaX että sigmaY ovat arvoltaan 0, keskiarvopoikkeama lasketaan ytimen koosta.

Mediaanisumennus (Salt-and-Pepper-melun poisto)

cv2.medianBlur-funktio käyttää mediaanisuodatinta, joka korvaa jokaisen pikselin arvon ytimen ikkunan naapuripikseleiden mediaaniarvolla:

  • cv2.medianBlur(src, ksize):
    • src: suodatettava lähdekuva;
    • ksize: neliöytimen koko (täytyy olla pariton kokonaisluku, esim. 3, 5, 7).
  • Mediaanisumennus on erityisen tehokas salt-and-pepper-melun poistossa, sillä se säilyttää reunat mutta poistaa yksittäiset häiriöpikselit.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)
MedianBlurExample
Tehtävä

Swipe to start coding

Sinulle on annettu kohinan sisältävä kuvan image muuttuja: noisy puppy

  • Käytä Gaussin sumennusta ja tallenna tulos muuttujaan gaussian_blurred;
  • Käytä mediaanisumennusta ja tallenna tulos muuttujaan median_blurred.

Ratkaisu

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 2. Luku 4
single

single

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.45

bookKohinan Vähentäminen ja Tasoitus

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Kohina kuvissa ilmenee ei-toivottuna rakeisuutena tai vääristymänä, jonka syynä voivat olla esimerkiksi heikko valaistus, pakkausartefaktit tai anturin rajoitukset. Sumentamistekniikat auttavat vähentämään kohinaa säilyttäen samalla tärkeät yksityiskohdat kuvassa.

Gauss-sumennus (Kohinan suodatus)

cv2.GaussianBlur-funktio käyttää Gauss-sumennusta, joka pehmentää kuvaa laskemalla pikseliarvojen keskiarvon Gaussin ytimen avulla (painotettu keskiarvo, jossa keskimmäisillä pikseleillä on suurempi merkitys):

  • cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):
    • src: sumennettava lähdekuva;
    • ksize: ytimen koko muodossa (leveys, korkeus), molempien arvojen tulee olla parittomia (esim. (5, 5));
    • sigmaX: keskihajonta X-suunnassa; määrittää sumennuksen määrän.
  • Funktio vähentää kuvan kohinaa ja yksityiskohtia konvoloimalla kuvan Gaussin funktiolla, mikä on hyödyllistä esimerkiksi reunojen tunnistuksessa tai esikäsittelyssä ennen kynnysarvojen asettamista.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)
GaussianBlurExample
Note
Lisätietoa

Funktion cv2.GaussianBlur() parametri sigmaX on Gaussin ytimen keskiarvopoikkeama X-suunnassa, ja sama parametri Y-suunnassa (sigmaY) on oletuksena 0. Kun sekä sigmaX että sigmaY ovat arvoltaan 0, keskiarvopoikkeama lasketaan ytimen koosta.

Mediaanisumennus (Salt-and-Pepper-melun poisto)

cv2.medianBlur-funktio käyttää mediaanisuodatinta, joka korvaa jokaisen pikselin arvon ytimen ikkunan naapuripikseleiden mediaaniarvolla:

  • cv2.medianBlur(src, ksize):
    • src: suodatettava lähdekuva;
    • ksize: neliöytimen koko (täytyy olla pariton kokonaisluku, esim. 3, 5, 7).
  • Mediaanisumennus on erityisen tehokas salt-and-pepper-melun poistossa, sillä se säilyttää reunat mutta poistaa yksittäiset häiriöpikselit.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)
MedianBlurExample
Tehtävä

Swipe to start coding

Sinulle on annettu kohinan sisältävä kuvan image muuttuja: noisy puppy

  • Käytä Gaussin sumennusta ja tallenna tulos muuttujaan gaussian_blurred;
  • Käytä mediaanisumennusta ja tallenna tulos muuttujaan median_blurred.

Ratkaisu

Switch to desktopVaihda työpöytään todellista harjoitusta vartenJatka siitä, missä olet käyttämällä jotakin alla olevista vaihtoehdoista
Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 2. Luku 4
single

single

some-alt