Làm thế nào tôi có thể loại bỏ các chấm ngẫu nhiên từ một hình ảnh?


8

Gần đây tôi đã nhận được một số hình ảnh được quét ở trạng thái khá tốt, với độ phân giải OK, nhưng chúng được rải ngẫu nhiên với một loạt các chấm đen. Chúng bao gồm mọi thứ (quần áo, mặt, tường, cửa sổ, v.v.) ngoại trừ một vài khu vực rất sáng. Tôi cũng không biết làm thế nào họ đến đó. Đây là một mẫu:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Từ góc độ nội dung thông tin, tôi hy vọng rằng những dấu chấm này có thể được loại bỏ vì chúng có thể có một chữ ký khá khác biệt. (Ví dụ, nếu chúng được phân bố đều, tôi biết rằng mặt nạ không gian trên biến đổi Fourier của chúng sẽ làm nên điều kỳ diệu.) Có thuật toán nào để loại bỏ các tạo tác này không?

Câu trả lời:


12

OK, nhờ vào trang Stack Exchange Hỏi một câu hỏi tuyệt vời, bây giờ tôi có một ý tưởng tốt về chúng là gì và làm thế nào để loại bỏ chúng. Đây là những gì tôi sẽ mô tả là "tiếng ồn hạt tiêu", trái ngược với tiếng ồn muối và ớt truyền thống . Nó có thể được loại bỏ bằng cách sử dụng bộ lọc trung bình , về cơ bản thay thế từng pixel bằng trung vị của các giá trị của các pixel trong một số vùng lân cận phù hợp xung quanh nó. Điều này có sẵn trực tiếp trong Photoshop và là một phần của bộ lọc Despeckle trong GIMP (xem ví dụ tài nguyên này ). Tôi hy vọng Q & A này sẽ hữu ích cho những người khác có cùng vấn đề.


4

Một nhược điểm của lọc trung vị là nó ăn mòn các cạnh của hình ảnh. Khử nhiễu truyền hình thường được ưa thích hơn, mặc dù phức tạp hơn. Nếu không có GIMP có bất cứ điều gì như thế.


G'MIC dường như có nó. Tuy nhiên, hiện tại tôi khá hài lòng với kết quả của bộ lọc Despeckle.
Emilio Pisanty

Nó dường như cũng có một công cụ trực tuyến để áp dụng một loạt các bộ lọc, mặc dù tôi gặp một số khó khăn khi làm cho toàn bộ biến thể hoạt động. Có thể là một tài nguyên tốt cho một người không có cơ điện toán địa phương tốt, mặc dù.
Emilio Pisanty
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.