Ruído em imagens aparece como granulação ou distorção indesejada, frequentemente causado por baixa iluminação, artefatos de compressão ou limitações do sensor. Técnicas de suavização ajudam a reduzir o ruído enquanto preservam detalhes importantes da imagem.

Desfoque Gaussiano (Suavização de Ruído)

A função cv2.GaussianBlur aplica um desfoque gaussiano, que suaviza a imagem ao calcular a média dos valores dos pixels utilizando um kernel gaussiano (uma média ponderada que dá mais importância aos pixels centrais):

• cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):
  • src: imagem de origem a ser suavizada;
  • ksize: tamanho do kernel no formato (width, height), ambos os valores devem ser ímpares (por exemplo, (5, 5));
  • sigmaX: desvio padrão na direção X; controla o nível de desfoque.
• A função reduz o ruído e detalhes da imagem ao convoluir a imagem com uma função gaussiana, sendo útil em tarefas como detecção de bordas ou pré-processamento antes de limiarização.

Desfoque Mediano (Remoção de Ruído Sal e Pimenta)

A função cv2.medianBlur aplica um filtro mediano, que substitui cada valor de pixel pelo valor mediano dos pixels vizinhos na janela do kernel:

• cv2.medianBlur(src, ksize):
  • src: imagem de origem a ser filtrada;
  • ksize: tamanho do kernel quadrado (deve ser um inteiro ímpar, por exemplo, 3, 5, 7).
• O desfoque mediano é especialmente eficaz na remoção de ruído sal e pimenta, pois preserva as bordas enquanto elimina pixels ruidosos isolados.