图像去噪 - 对图像矩阵的每个元素执行任务

Question

我最近一直在做图像处理，所以我选择了Python作为我的实现语言。

问题

我有两组矩阵，一组是我的数据矩阵（保存图像的像素值），另一组是内核矩阵。我的要求是运行遍历数据矩阵的每个元素（不包括边缘）并计算特定值（通过使用核矩阵）并将数据矩阵中的原始值替换为计算值。

说明

我必须用所有邻居的总和乘以内核矩阵中的元素来替换每个元素。即，d[i][j] = d[i-1][j-1] * k[0][0] + d[i][j-1] * k[0][1]....+ d[i+1][j+1] * k[1][1] 将 k 视为 3 x 3 矩阵。

我的代码片段

data = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]
kernelMat = [[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]]

rowCount = len(data)
colCount = len(data[0])

for i in range(1, rowCount-1):
    for j in range(1, colCount-1):
        sum = 0
        for x in range(0, 3):
            for y in range(0, 3):
                sum = sum + data[i+x-1][j+y-1] * kernelMat[x][y]
        data[i][j] = sum


Expected output: [[1, 2, 3, 4],
            [5, 0, 0, 8],
            [9, 0, 0, 12],
            [13, 14, 15, 16]] but returning different set of values.

我哪里错了？我是编程新手，如果问题很愚蠢，请原谅我。

Answer 1

要获得预期的输出，您只需更改以下行：

sum = sum + data[i+x-1][j+y-1] * kernelMat[x][y]

至：

sum = data[i+x-1][j+y-1] * kernelMat[x][y]

希望对您有所帮助！

图像去噪 - 对图像矩阵的每个元素执行任务

Image denoising - Performing a task on each element of image matrix

python

image-processing

noise-reduction

问题

说明

我的代码片段