El ruido de sal y pimienta es una forma de ruido que a veces se ve en las imágenes. También se conoce como ruido de impulso. Este ruido puede ser causado por perturbaciones agudas y repentinas en la señal de la imagen. Se presenta como píxeles blancos y negros escasos. Un método efectivo de reducción de ruido para este tipo de ruido es un filtro mediano o un filtro morfológico.
En este artículo, aprenderemos cómo eliminar Salt-Pepper Noise de la imagen simplemente usando C++ (sin usar ninguna biblioteca de procesamiento de imágenes externa como OpenCV).
Acercarse:
- Almacene los valores de píxeles de la imagen de entrada en una array.
- Para cada valor de píxel, si contiene 0 (negro) o 255 (blanco), calcule el valor promedio de los valores de píxel vecinos; de lo contrario, ese valor de píxel se almacena en otra array.
- Los valores de píxeles de la nueva array se utilizan para el archivo de salida.
A continuación se muestra la implementación simple en C++ de la eliminación de Salt-Pepper Noise:
CPP
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <sstream>
using namespace std;
int array[2000][2000]; // used for input image
int arr[2000][2000]; // used for output image
int hist[255];
int main()
{
int i, row = 0, j = 0, col = 0, numrows = 0, numcols = 0, MAX = 0;
// input image
ifstream infile("saltpepper.pgm");
stringstream ss;
string inputLine = "";
// First line : version
getline(infile, inputLine);
if (inputLine.compare("P2") != 0)
cerr << "Version error" << endl;
else
cout << "Version : " << inputLine << endl;
// Continue with a stringstream
ss << infile.rdbuf();
// Secondline : size
ss >> numcols >> numrows >> MAX;
// print total number of columns,
// rows and maximum intensity of the image
cout << numcols << " columns and " << numrows << " rows" << endl
<< " Maximum Intensity " << MAX << endl;
// Initialize a new array of
// same size of the image with 0
for (row = 0; row <= numrows; ++row)
array[row][0] = 0;
for (col = 0; col <= numcols; ++col)
array[0][col] = 0;
printf("****\n");
// Following lines : data
for (row = 1; row <= numrows; ++row) {
for (col = 1; col <= numcols; ++col) {
// original data store in new array
ss >> array[row][col];
}
}
for (row = 1; row <= numrows; ++row) {
for (col = 1; col <= numcols; ++col) {
// check if intensity is black or white
if (array[row][col] == 0 || array[row][col] == 255)
{
// compute average of neighbours pixels
// and store the pixel value in another
// array for output image
arr[row][col] = (array[row - 1][col] +
array[row - 1][col - 1] +
array[row - 1][col + 1] +
array[row][col - 1] +
array[row][col + 1] +
array[row + 1][col + 1] +
array[row + 1][col] +
array[row + 1][col - 1]) / 8;
}
else {
// store pixel value in another
// array for output image
arr[row][col] = array[row][col];
}
}
}
ofstream outfile;
// new file open to store the output image
outfile.open("salt and pepper.pgm");
outfile << "P2" << endl;
outfile << numcols << " " << numrows << endl;
outfile << "255" << endl;
for (row = 1; row <= numrows; ++row) {
for (col = 1; col <= numcols; ++col) {
// store resultant pixel intensity to the output file
outfile << arr[row][col] << " ";
}
}
outfile.close();
infile.close();
return 0;
}
Imagen de entrada:
Imagen de salida:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Avik_Dutta y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA