數字圖像處理——加權均值濾波器

均值濾波器中，模板內像素的權重都爲一，其只是簡單的像素加法平均

而，加權均值濾波器，對模板中的像素點賦予不同的權重，求的是像素的加權平均，典型的模板，例如高斯模糊，其模板權重呈現鍾型的高斯分佈：

                                                                                          

下面使用上式表示的模板，實現：

圖像數據 ：

導入，要使用的庫：

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

 讀取圖像數據並可視化：

img = Image.open('Fig0333(a)(test_pattern_blurring_orig).tif')
plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.show()

濾波過程：

定義濾波模板：

kernel = [[1,2,1], [2,4,2], [1,2,1]]

 濾波函數：

def rejector2(img, m, n, kernel):
    num_sum = [sum(i) for i in kernel]
    num_sum = sum(num_sum)
    img_data = np.array(img)
    img_new = [[] for _ in range(np.shape(img_data)[0])]
    a = m // 2
    b = n // 2
    for i in range(np.shape(img_data)[0]):
        for j in range(np.shape(img_data)[1]):
            num = 0
            x = 0
            for k in range(i-a, i+a+1, 1):
                y = 0
                for l in range(j-b, j+b+1, 1):
                    c = k>=0 and k<np.shape(img_data)[0]
                    d = l>=0 and l<np.shape(img_data)[1]
                    #依然使用0填充
                    if c and d:
                        #計算模板中像素的加權之和
                        num += img_data[k][l] * kernel[x][y]
                    y += 1
                x += 1
            #求平均值
            num = num / num_sum
            img_new[i].append(int(num))
    return img_new

 測試結果，可視化：

img_new = rejector2(img, len(kernel), len(kernel[0]), kernel)

plt.figure(figsize=(25,25))
plt.subplot(131)
plt.axis('off')
plt.imshow(img_new, cmap = 'gray')

plt.subplot(132)
plt.axis('off')
plt.imshow(new_img[0], cmap = 'gray')

plt.subplot(133)
plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.show()

 左側爲加權均值濾波，中間爲平滑線性濾波，右側爲原圖像