Redução de Ruído e Suavização
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 usando 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.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)

No cv2.GaussianBlur()
, o parâmetro sigmaX
é o desvio padrão do kernel Gaussiano na direção X, e o mesmo parâmetro na direção Y (sigmaY
) possui o valor 0 como padrão. Quando tanto sigmaX
quanto sigmaY
têm valor 0, o desvio padrão é calculado a partir do tamanho do kernel.
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.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)

Swipe to start coding
Você recebeu a variável image
contendo a imagem ruidosa do filhote:
- Aplicar o desfoque Gaussiano e armazenar o resultado na variável
gaussian_blurred
; - Aplicar o desfoque Mediano e armazenar o resultado na variável
median_blurred
.
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Redução de Ruído e Suavização
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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 usando 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.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)

No cv2.GaussianBlur()
, o parâmetro sigmaX
é o desvio padrão do kernel Gaussiano na direção X, e o mesmo parâmetro na direção Y (sigmaY
) possui o valor 0 como padrão. Quando tanto sigmaX
quanto sigmaY
têm valor 0, o desvio padrão é calculado a partir do tamanho do kernel.
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.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)

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gaussian_blurred
; - Aplicar o desfoque Mediano e armazenar o resultado na variável
median_blurred
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