Redução de Ruído e Suavização
Ruído em imagens aparece como granulação ou distorção indesejada, frequentemente causado por baixa iluminação, artefatos de compressão ou limitações do sensor. Técnicas de suavização ajudam a reduzir o ruído enquanto preservam detalhes importantes da imagem.
Desfoque Gaussiano (Suavização de Ruído)
A função cv2.GaussianBlur aplica um desfoque gaussiano, que suaviza a imagem ao calcular a média dos valores dos pixels usando um kernel gaussiano (uma média ponderada que dá mais importância aos pixels centrais):
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):src: imagem de origem a ser suavizada;ksize: tamanho do kernel no formato(width, height), ambos os valores devem ser ímpares (por exemplo,(5, 5));sigmaX: desvio padrão na direção X; controla o nível de desfoque.
- A função reduz o ruído e detalhes da imagem ao convoluir a imagem com uma função gaussiana, sendo útil em tarefas como detecção de bordas ou pré-processamento antes de limiarização.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)
No cv2.GaussianBlur(), o parâmetro sigmaX é o desvio padrão do kernel Gaussiano na direção X, e o mesmo parâmetro na direção Y (sigmaY) possui o valor 0 como padrão. Quando tanto sigmaX quanto sigmaY têm valor 0, o desvio padrão é calculado a partir do tamanho do kernel.
Desfoque Mediano (Remoção de Ruído Sal e Pimenta)
A função cv2.medianBlur aplica um filtro mediano, que substitui cada valor de pixel pelo valor mediano dos pixels vizinhos na janela do kernel:
cv2.medianBlur(src, ksize):src: imagem de origem a ser filtrada;ksize: tamanho do kernel quadrado (deve ser um inteiro ímpar, por exemplo,3,5,7).
- O desfoque mediano é especialmente eficaz na remoção de ruído sal e pimenta, pois preserva as bordas enquanto elimina pixels ruidosos isolados.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)
Swipe to start coding
Você recebeu a variável image contendo a imagem ruidosa do filhote:
- Aplicar o desfoque Gaussiano e armazenar o resultado na variável
gaussian_blurred; - Aplicar o desfoque Mediano e armazenar o resultado na variável
median_blurred.
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What is the difference between Gaussian blur and median blur?
When should I use Gaussian blur versus median blur?
Can you explain how to choose the right kernel size for these filters?
Awesome!
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Desfoque Gaussiano (Suavização de Ruído)
A função cv2.GaussianBlur aplica um desfoque gaussiano, que suaviza a imagem ao calcular a média dos valores dos pixels usando um kernel gaussiano (uma média ponderada que dá mais importância aos pixels centrais):
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX):src: imagem de origem a ser suavizada;ksize: tamanho do kernel no formato(width, height), ambos os valores devem ser ímpares (por exemplo,(5, 5));sigmaX: desvio padrão na direção X; controla o nível de desfoque.
- A função reduz o ruído e detalhes da imagem ao convoluir a imagem com uma função gaussiana, sendo útil em tarefas como detecção de bordas ou pré-processamento antes de limiarização.
blurred = cv2.GaussianBlur(image, ksize, sigmaX)
No cv2.GaussianBlur(), o parâmetro sigmaX é o desvio padrão do kernel Gaussiano na direção X, e o mesmo parâmetro na direção Y (sigmaY) possui o valor 0 como padrão. Quando tanto sigmaX quanto sigmaY têm valor 0, o desvio padrão é calculado a partir do tamanho do kernel.
Desfoque Mediano (Remoção de Ruído Sal e Pimenta)
A função cv2.medianBlur aplica um filtro mediano, que substitui cada valor de pixel pelo valor mediano dos pixels vizinhos na janela do kernel:
cv2.medianBlur(src, ksize):src: imagem de origem a ser filtrada;ksize: tamanho do kernel quadrado (deve ser um inteiro ímpar, por exemplo,3,5,7).
- O desfoque mediano é especialmente eficaz na remoção de ruído sal e pimenta, pois preserva as bordas enquanto elimina pixels ruidosos isolados.
median_blurred = cv2.medianBlur(image, ksize)
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gaussian_blurred; - Aplicar o desfoque Mediano e armazenar o resultado na variável
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