当前位置: 首页>>代码示例 >>用法及示例精选 >>正文

Python skimage.restoration.estimate_sigma用法及代码示例

用法: skimage.restoration.estimate_sigma(image, average_sigmas=False, multichannel=False, *, channel_axis=None)

(高斯)噪声标准差的稳健的基于小波的估计器。

参数：

image：ndarray: 估计噪声标准偏差的图像。
average_sigmas：布尔型，可选: 如果为真，则平均 sigma 的信道估计。否则返回与每个通道对应的 sigma 列表。
multichannel：bool: 分别估计每个通道的 sigma。不推荐使用此参数：改为指定 channel_axis。
channel_axis：int 或无，可选: 如果为 None，则假定图像是灰度(单通道)图像。否则，此参数指示数组的哪个轴对应于通道。

返回：

sigma：浮点数或列表: 估计的噪声标准偏差。如果 multichannel 为 True 且 average_sigmas 为 False，则返回每个通道的单独噪声估计。否则，返回各个信道估计的平均值。

其他参数：

multichannel：DEPRECATED: 已弃用以支持channel_axis。

注意：

该函数假设噪声服从高斯分布。估计算法基于小波细节系数的中值绝对偏差，如[1] 的第 4.2 节所述。

参考：

1: D. L. Donoho and I. M. Johnstone. “Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage.” Biometrika 81.3 (1994): 425-455. DOI:10.1093/biomet/81.3.425

例子：

>>> import skimage.data
>>> from skimage import img_as_float
>>> img = img_as_float(skimage.data.camera())
>>> sigma = 0.1
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> img = img + sigma * rng.standard_normal(img.shape)
>>> sigma_hat = estimate_sigma(img, channel_axis=None)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.restoration.estimate_sigma。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。