图像数据预处理中的噪声去除技术

图像数据预处理中的噪声去除技术踩坑记录

最近在处理一个图像分类项目时，遇到了严重的图像噪声问题。经过一番调研和实践，分享几个实用的噪声去除方法。

常见噪声类型

首先明确几种常见的图像噪声：高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声。不同类型的噪声需要不同的处理策略。

1. 高斯噪声处理

使用OpenCV的高斯滤波：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('noisy_image.jpg')
# 高斯去噪
denoised = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
cv2.imwrite('denoised.jpg', denoised)

2. 椒盐噪声处理

中值滤波效果很好：

# 中值滤波去噪
median = cv2.medianBlur(img, 5)

3. 基于深度学习的去噪

使用非局部均值去噪：

# 非局部均值去噪
nlm = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img, None, 10, 10, 7, 21)

踩坑总结

• 滤波核大小选择很关键，太小去噪效果差，太大容易模糊细节
• 建议先用低通滤波去除高频噪声，再用中值滤波处理脉冲噪声
• 实际项目中应保留原始图像备份，避免不可逆操作

在大模型训练数据准备过程中，噪声去除是基础但关键的一步，直接影响模型效果。