Python图像高级滤波基于信息熵的算法

图像处理是根据信息熵的方法来见局部滤波的一种方法，基本原理如下：求局部熵，熵是使用基为2的对数运算出来的。该函数将局部区域的灰度值分布进行二进制编码，返回编码的最小值。Python中有相关得到函数。

操作方法

  • 01

    打开IDLE界面： IDLE也是Python的shell界面。

  • 02

    载入软件包： 载入要使用的软件包，如果报错则肯能没有安装相关的软件包， from skimage import data,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import disk import skimage.filters.rank as sfr

  • 03

    读入图片： 采用下面代码读取一种图片，并且将图片进行会对化处理， img =color.rgb2gray(data.coffee())

  • 04

    滤波处理： 用下面的指令对图片进行高级滤波处理， dst =sfr.entropy(img, disk(5))

  • 05

    显示结果： 采用下面代码显示我们的滤波结果， plt.figure('entropy') plt.subplot(121) plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.subplot(122) plt.imshow(dst,plt.cm.gray)

  • 06

    结果： 结果如图所示。

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