Нейросети. Генерация изображений. Джейд Картер
шума.
– Билатеральные фильтры (`cv2.bilateralFilter`) для сглаживания, сохраняющего границы и устранения шума.
scikit-image:
– Фильтры Гаусса (`skimage.filters.gaussian`) для размытия изображений и удаления шума.
– Медианные фильтры (`skimage.filters.median`) для сглаживания и устранения шума.
– Адаптивные фильтры (`skimage.restoration.denoise_tv_bregman`) для денойзинга с сохранением границ.
Denoising Autoencoders (DAE):
– Нейронные сети, такие как TensorFlow или PyTorch, могут быть использованы для реализации денойзинг автоэнкодеров.
Методы сегментации:
– Пороговая сегментация (`cv2.threshold`) для разделения изображения на передний и задний план.
– Вычитание фона (`cv2.absdiff`) для удаления нежелательного фона из изображения.
Алгоритмы устранения:
– Морфологические операции (`cv2.erode`, `cv2.dilate`) для устранения мелких артефактов или шумов.
– Фильтры устранения шума (`cv2.fastNlMeansDenoising`) для удаления шумов с сохранением деталей.
Улучшение качества:
– Методы суперразрешения (`skimage.transform.resize`, `cv2.resize`) для увеличения размеров изображений с улучшением качества.
– Фильтры повышения резкости (`cv2.filter2D`, `skimage.filters.unsharp_mask`) для улучшения четкости изображений.
Для примера очистки изображений от шумов, мы будем использовать библиотеку `scikit-image`. Установите ее, если она еще не установлена, используя команду:
```bash
pip install scikit-image
```
Предположим, у нас есть изображение с шумом и мы хотим очистить его. Для этого используем фильтр Гаусса и медианный фильтр. Ниже приведен пример кода:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, img_as_ubyte, img_as_float
from skimage.filters import gaussian, median
# Загрузим изображение с шумом
image_with_noise = io.imread('image_with_noise.jpg')
image_with_noise = img_as_float(image_with_noise)
# Применим фильтр Гаусса для устранения шума
image_gaussian_filtered = gaussian(image_with_noise, sigma=1)
# Применим медианный фильтр для устранения шума
image_median_filtered = median(image_with_noise)
# Выведем исходное изображение и обработанные изображения для сравнения
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.subplot(131)
plt.imshow(image_with_noise, cmap='gray')
plt.title('Исходное изображение с шумом')
plt.subplot(132)
plt.imshow(image_gaussian_filtered, cmap='gray')
plt.title('Фильтр Гаусса')
plt.subplot(133)
plt.imshow(image_median_filtered, cmap='gray')
plt.title('Медианный фильтр')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
Обратите внимание, что в этом примере мы загружаем изображение, приводим его к числовому формату с плавающей точкой, применяем фильтры Гаусса и медианный фильтр для устранения шума, и затем выводим исходное изображение с шумом и обработанные изображения для сравнения.
Пожалуйста, замените `'image_with_noise.jpg'` на путь к вашему изображению с шумом.
***
Для работы с изображениями и их токенизации на отдельные символы или пиксели обычно используется библиотека Python `PIL` (Python Imaging Library), которая теперь известна как `Pillow`. `Pillow` является форком оригинальной библиотеки `PIL` и предоставляет мощные инструменты для работы с изображениями в Python.
Для токенизации изображения на отдельные символы или пиксели можно использовать методы из библиотеки `Pillow`, такие как `Image.getdata()` или `numpy.array`. Вот пример:
```python
from PIL import Image
# Загрузим изображение
image