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
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打开IDLE界面: IDLE也是Python的shell界面。
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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
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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())
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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))
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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)
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结果: 结果如图所示。
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