受光照、氣候、成像裝置等因素的影響，灰度化後的影象存在噪聲和模糊干擾，直接影響到下一步的文字識別，因此，需要對影象進行增強處理。圖片預處理中重要一環就是椒鹽去澡，通常用到中值濾波器進行處理，效果很好。中值濾波器是一種非線性濾波器，其基本原理是把數字影象中某點的值用其領域各點值的中值代替。

如求點[i,j]的灰度值計算方法為：

（1）按灰度值順序排列[i,j]領域中的畫素點；

（2）取排序畫素集的中間值作為[i,j]的灰度值。中值濾波技術能有效抑制噪聲。

直接上程式碼，希望給大家有幫助：

import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import os
import scipy.signal as signal

input_images = np.zeros((300,300))
filename = "D:\字母相簿\F\P80627-112853.jpg"
print(filename)
img = Image.open(filename).resize((300,300)).convert('L')
width = img.size[0]
height = img.size[1]

for h in range(0,height):
  for w in range(0,width):
    if img.getpixel((h,w)) < 128:
      input_images[w,h] = 0
    else:
      input_images[w,h] = 1
cv2.imshow("test1111",input_images)

data = signal.medfilt2d(np.array(img),kernel_size=3) # 二維中值濾波
for h in range(0,width):
    if data[h][w] < 128:
      input_images[w,h] = 1
cv2.imshow("test2222",kernel_size=5) # 二維中值濾波
for h in range(0,h] = 1
cv2.imshow("test3333",input_images)
cv2.waitKey(0)

以上這篇python 中值濾波,椒鹽去噪,圖片增強例項就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。