Зменшення шуму та згладжування

Шум на зображеннях проявляється як небажана зернистість або спотворення, що часто виникає через низьке освітлення, артефакти стиснення або обмеження сенсора. Техніки згладжування допомагають зменшити шум, зберігаючи важливі деталі зображення.

Гаусове розмивання (згладжування шуму)

Функція cv2.GaussianBlur застосовує гаусове розмивання, яке згладжує зображення шляхом усереднення значень пікселів із використанням гаусового ядра (зважене середнє, що надає більшу вагу центральним пікселям):

• cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):
  • src: вихідне зображення для розмивання;
  • ksize: розмір ядра у форматі (width, height), обидва значення повинні бути непарними (наприклад, (5, 5));
  • sigmaX: стандартне відхилення у напрямку X; визначає ступінь розмивання.
• Функція зменшує шум і деталі зображення шляхом згортки зображення з гаусовою функцією, що корисно для завдань, таких як виявлення контурів або попередня обробка перед порогуванням.

blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)

Медіанне розмиття (видалення шуму типу «сіль і перець»)

Функція cv2.medianBlur застосовує медіанний фільтр, який замінює значення кожного пікселя на медіанне значення серед сусідніх пікселів у вікні ядра:

• cv2.medianBlur(src, ksize):
  • src: вихідне зображення для фільтрації;
  • ksize: розмір квадратного ядра (має бути непарним цілим числом, наприклад, 3, 5, 7).
• Медіанне розмиття особливо ефективне для видалення шуму типу «сіль і перець», оскільки зберігає краї, усуваючи ізольовані зашумлені пікселі.

median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)