データにPythonでノイズ除去処理を行う方法

Pythonではデータのノイズを除去するためにさまざまな手法が利用できます。一般的なノイズ除去手法を次に示します。

1. 平均化フィルタ：ウィンドウ内のピクセル値の平均を計算することでノイズを取り除く。OpenCVライブラリのblur関数を使うことで実現できる。

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')
denoised_image = cv2.blur(image, (5, 5))
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1. 中央値フィルター：窓内の画素の中央値を計算してノイズを取り除きます。OpenCVライブラリのmedianBlur関数でも実装できます。

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')
denoised_image = cv2.medianBlur(image, 5)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1. ガウスフィルタ：ウィンドウ内の輝度の加重平均を計算してノイズを取り除きます。 OpenCVライブラリのGaussianBlur関数を使用して実装できます。

import cv2

image = cv2.imread('image.jpg')
denoised_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv2.imshow('Denoised Image', denoised_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

具体的なデータノイズの状況に合わせて使い分けることができる。また、ウェーブレットノイズ除去や適応フィルタリングなど、他のノイズ除去手法を試すこともできる。