Réduction du Bruit et Lissage
Le bruit dans les images apparaît sous forme de grain ou de distorsion indésirable, souvent causé par une faible luminosité, des artefacts de compression ou des limitations du capteur. Les techniques de lissage permettent de réduire le bruit tout en préservant les détails importants de l'image.
Flou gaussien (Lissage du bruit)
La fonction cv2.GaussianBlur applique un flou gaussien, qui lisse l'image en moyennant les valeurs des pixels à l'aide d'un noyau gaussien (une moyenne pondérée qui accorde plus d'importance aux pixels centraux) :
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):src: l'image source à lisser ;ksize: taille du noyau au format(width, height), les deux valeurs doivent être impaires (par exemple,(5, 5)) ;sigmaX: écart type dans la direction X ; contrôle la quantité de flou.
- La fonction réduit le bruit et les détails de l'image en convoluant l'image avec une fonction gaussienne, ce qui est utile pour des tâches telles que la détection de contours ou le prétraitement avant seuillage.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)
Dans cv2.GaussianBlur(), le paramètre sigmaX correspond à l’écart type du noyau gaussien dans la direction X, et le même paramètre dans la direction Y (sigmaY) a pour valeur par défaut 0. Lorsque sigmaX et sigmaY valent tous deux 0, l’écart type est calculé à partir de la taille du noyau.
Flou médian (Suppression du bruit sel-et-poivre)
La fonction cv2.medianBlur applique un filtre médian, qui remplace chaque valeur de pixel par la valeur médiane des pixels voisins dans la fenêtre du noyau :
cv2.medianBlur(src, ksize):src: image source à filtrer ;ksize: taille du noyau carré (doit être un entier impair, par exemple3,5,7).
- Le flou médian est particulièrement efficace pour supprimer le bruit sel-et-poivre, car il préserve les contours tout en éliminant les pixels bruités isolés.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)
Swipe to start coding
Vous disposez de la variable image représentant l'image bruitée du chiot :
- Appliquer un flou gaussien et stocker le résultat dans la variable
gaussian_blurred; - Appliquer un flou médian et stocker le résultat dans la variable
median_blurred.
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Flou gaussien (Lissage du bruit)
La fonction cv2.GaussianBlur applique un flou gaussien, qui lisse l'image en moyennant les valeurs des pixels à l'aide d'un noyau gaussien (une moyenne pondérée qui accorde plus d'importance aux pixels centraux) :
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):src: l'image source à lisser ;ksize: taille du noyau au format(width, height), les deux valeurs doivent être impaires (par exemple,(5, 5)) ;sigmaX: écart type dans la direction X ; contrôle la quantité de flou.
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blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)
Dans cv2.GaussianBlur(), le paramètre sigmaX correspond à l’écart type du noyau gaussien dans la direction X, et le même paramètre dans la direction Y (sigmaY) a pour valeur par défaut 0. Lorsque sigmaX et sigmaY valent tous deux 0, l’écart type est calculé à partir de la taille du noyau.
Flou médian (Suppression du bruit sel-et-poivre)
La fonction cv2.medianBlur applique un filtre médian, qui remplace chaque valeur de pixel par la valeur médiane des pixels voisins dans la fenêtre du noyau :
cv2.medianBlur(src, ksize):src: image source à filtrer ;ksize: taille du noyau carré (doit être un entier impair, par exemple3,5,7).
- Le flou médian est particulièrement efficace pour supprimer le bruit sel-et-poivre, car il préserve les contours tout en éliminant les pixels bruités isolés.
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