21种nr的iqa处理算法及通用函数

21种nr的iqa处理算法及通用函数
引言
在数字图像处理中，图像质量评估（I QA）是一个重要的研究领域。

其中，噪声降低（N R）算法被广泛应用于提高图像的质量。

本文将介绍21种常用的NR的I Q A处理算法及通用函数。

1.均值滤波
均值滤波是一种常见的降噪算法。

它通过计算像素周围邻域的均值来减小噪声。

均值滤波可以使用以下通用函数实现：
d e fm ea n_fi lt er(im a ge):
"""均值滤波"""
实现算法代码
r e tu rn fi lt er ed_im a ge
2.中值滤波
中值滤波也是一种常用的NR算法，它使用像素点周围邻域中的中值来减小噪声的影响。

以下是中值滤波的通用函数：
d e fm ed ia n_fi lt er(i ma ge):
"""中值滤波"""
实现算法代码
r e tu rn fi lt er ed_im a ge
3.高斯滤波
高斯滤波是一种基于高斯函数的线性平滑滤波器。

它通过计算像素点周围邻域的加权平均值来降低噪声。

以下是高斯滤波的通用函数：
d e fg au ss ia n_fi lte r(i ma ge):
"""高斯滤波"""
实现算法代码
r e tu rn fi lt er ed_im a ge
4.双边滤波
双边滤波是一种保留图像边缘的滤波方法。

它通过考虑像素点的空间距离和像素值之间的差异来平滑图像。

以下是双边滤波的通用函数：
d e fb il at er al_f ilt e r(im ag e):
"""双边滤波"""
实现算法代码
r e tu rn fi lt er ed_im a ge
5.小波去噪
小波去噪是一种基于小波变换的降噪方法。

它通过将图像分解为不同尺度的频带，然后去除高频噪声信号，最后进行逆变换重构图像。

以下是小波去噪的通用函数：
d e fw av el et_d en ois e(i ma ge):
"""小波去噪"""
实现算法代码
r e tu rn de no is ed_im a ge
...
21.线性增强
线性增强通过调整像素点的亮度和对比度来改善图像质量。

以下是线
性增强的通用函数：
d e fl in ea r_en ha nce m en t(im ag e):
"""线性增强"""
实现算法代码
r e tu rn en ha nc ed_im a ge
结论
本文介绍了21种常用的NR的I Q A处理算法及通用函数。

这些算法可
以应用于图像质量评估和图像降噪等领域，提高了图像的视觉效果和质量。

希望本文对读者在图像处理方面的研究工作有所帮助。