[Python][OpenCV]自適應中值濾波

中值濾波器（Adaptive Median Filter）是一種針對噪聲去除的圖像處理技術，主要應用於處理含有椒鹽雜訊的圖像，但在椒鹽雜訊過大時就會面臨，若為了處理掉雜訊，使用的處理窗口(kernel)就要大一點，會造成圖像的邊緣模糊掉。

後面為解決這個問題，就發展了自適應中值濾波器，其概念源自於標準中值濾波的擴展，並結合了自適應算法的思想。

核心概念：

• 標準中值濾波：對於一個像素，考察它周圍一定窗口內的所有像素值，並以其中的中值取代中心像素值。
• 自適應中值濾波：動態調整窗口大小，以更好地處理圖像中的雜訊和邊緣，避免過度平滑。

主要特性：

1. 自適應中值濾波根據雜訊密度自適應地調整濾波窗口的大小。
2. 能夠有效保護圖像的邊緣和細節，同時消除椒鹽雜訊。

窗口大小

標準中值濾波器：

• 窗口大小固定（如 3×33×3）。
• 窗口越大，去噪效果越強，但細節損失也越多。

自適應中值濾波器：

• 窗口大小隨噪聲情況動態調整，最小窗口大小通常為 3×33×3，最大窗口大小為 k×kk×k（如 7×77×7 或 11×1111×11）。
• 自適應窗口能夠平衡去噪和細節保留。

加入椒鹽雜訊來測試自適應中值濾波與中值濾波差異

自適應中值濾波與中值濾波的差異

自適應濾波處理的結果明顯比中值濾波好上很多，但處理時間也是多了非常多。

自適應中值濾波程式碼

import cv2

import numpy as np

def adaptive_median_filter(image, max_kernel_size=7):

    """

    自適應中值濾波器

    :param image: 輸入的灰階圖像

    :param max_kernel_size: 最大的窗口大小

    :return: 濾波後的圖像

    """

    # 獲取圖像的尺寸

    height, width = image.shape

    # 創建輸出圖像

    output_image = image.copy()

    # 中值濾波的核心

    for i in range(1, height - 1):

        for j in range(1, width - 1):

            # 設定初始窗口大小

            kernel_size = 3

            while kernel_size <= max_kernel_size:

                # 提取窗口區域

                x_start = max(i - kernel_size // 2, 0)

                x_end = min(i + kernel_size // 2 + 1, height)

                y_start = max(j - kernel_size // 2, 0)

                y_end = min(j + kernel_size // 2 + 1, width)

                # 擷取窗口的區域

                window = image[x_start:x_end, y_start:y_end]

                # 計算窗口中的中位數

                median = np.median(window)

                # 如果原像素值與中位數差異過大，則替換

                if abs(image[i, j] - median) > 0:

                    output_image[i, j] = median

                    break

                else:

                    # 如果當前窗口的中位數已經可以接受，則不再增加窗口大小

                    if kernel_size == max_kernel_size:

                        break

                    kernel_size += 2  # 增加窗口的大小

    return output_image

# 使用範例

image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

output_image = adaptive_median_filter(image, max_kernel_size=7)

# 顯示結果

cv2.imshow("Adaptive Median Filter", output_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

程式碼詳細解釋：

1. kernel_size：這是濾波器使用的窗口大小，開始時為3，然後每次增加2直到達到最大大小 max_kernel_size。
2. np.median(window)：這是計算當前窗口內的中位數，這對於去除椒鹽噪聲非常有效。
3. abs(image[i, j] - median) > 0：這個條件用來檢查當前像素值和中位數的差距。如果差距大，則將像素值替換為中位數，否則嘗試增大窗口。

參數：

• max_kernel_size：這是最大窗口大小。可以根據圖像的大小和噪聲的情況進行調整。如果圖像噪聲較大，可以選擇較大的窗口。

優點：

• 去噪聲：自適應中值濾波非常適合去除椒鹽噪聲。
• 邊緣保護：由於濾波器會根據圖像內容調整窗口大小，它不會過度模糊細節，對邊緣保護效果較好。

缺點：

• 計算時間：圖像尺寸越大，像素數量越多，濾波處理需要的計算次數也越多，計算時間呈線性增加

可能的改進：

• 增加閾值：可以設定一些條件來判斷何時應該調整窗口大小，這樣可以更精確地控制噪聲去除過程。