Erkenne die Art von Rauschen

Question

Was ist eine Art von diesem Rauschen? Link: Image Wie entferne ich es? Ich verwende median und fastNlMeansDenoisingColored() Funktionen, aber keine Verbesserung.

Beispielprogramm:

#include <opencv2/core/core.hpp> 
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 
#include <opencv2/opencv.hpp> 
#include <iostream> 

using namespace std; 
using namespace cv; 


int main() 
{ 

Mat img,gray,DENO, im_gray, img_bw, img_final; 

img = imread("C:/Users/Opencv/Downloads/1.bmp",1); 

cvtColor(img,im_gray,CV_RGB2GRAY); 

adaptiveThreshold(im_gray, img_bw, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,  THRESH_BINARY_INV, 105, 1); 


dilate(img_bw, img_final, Mat(), Point(-1, -1), 2, 1, 1); 

imshow("afa",img_final); 
waitkay(0); 
return 0; 
} 

Visual Studio 2012, C++, OpenCV 3.0.0 Grüße

Answer 1

schreibe ich diese Codes:

ressu3 = zeros(m,n); 
for i=2:m-1 
for j=2:n-1 
ressu3(i,j)=1/55* median ([I(i-1,j-1),I(i-1,j+1),I(i-1,j),I(i+1,j- 1),I(i+1,j+1),I(i+1,j)]); 
end 
end 

Die Codes ist in Matlab writen (für Prüfung). Ist es Richtungsmedianfilter?

Answer 2

• Versuche unter Code zum Entfernen von Rauschen,

  cv::Mat mainMat1 = cv::imread("input_image_path"); 
  cv::Mat dstMat1, medianMat1, finalDest1; 
  bilateralFilter(mainMat1, dstMat1, 19, 19 * 2, 19/2); 
  addWeighted(mainMat1, 0.40, dstMat1, 0.60, 0, finalDest1, -1); 
  medianBlur(mainMat1, medianMat1, 17); 
  
  cv::Mat dstination1; 
  cv::fastNlMeansDenoisingColored(mainMat1,dstination1,10,10,7,21); 
  

• Hoffnung Dieser helfen.