Il rumore nelle immagini si manifesta come una granulosità o distorsione indesiderata, spesso causata da scarsa illuminazione, artefatti di compressione o limitazioni del sensore. Le tecniche di smoothing aiutano a ridurre il rumore preservando i dettagli importanti dell'immagine.

Sfocatura Gaussiana (Riduzione del Rumore)

La funzione cv2.GaussianBlur applica una sfocatura gaussiana, che ammorbidisce l'immagine mediando i valori dei pixel tramite un kernel gaussiano (una media ponderata che attribuisce maggiore importanza ai pixel centrali):

• cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):
  • src: immagine sorgente da sfocare;
  • ksize: dimensione del kernel nel formato (width, height), entrambi i valori devono essere dispari (ad esempio, (5, 5));
  • sigmaX: deviazione standard nella direzione X; controlla il livello di sfocatura.
• La funzione riduce il rumore e i dettagli dell'immagine convolvendo l'immagine con una funzione gaussiana, utile in attività come il rilevamento dei bordi o la pre-elaborazione prima della soglia.

Sfocatura Mediana (Rimozione del Rumore Sale-e-Pepe)

La funzione cv2.medianBlur applica un filtro mediano, che sostituisce ciascun valore di pixel con il valore mediano dei pixel vicini nella finestra del kernel:

• cv2.medianBlur(src, ksize):
  • src: immagine sorgente da filtrare;
  • ksize: dimensione del kernel quadrato (deve essere un intero dispari, ad esempio, 3, 5, 7).
• La sfocatura mediana è particolarmente efficace nella rimozione del rumore sale-e-pepe, poiché preserva i bordi eliminando i pixel rumorosi isolati.