问ML噪声滤波
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Stack Overflow用户

提问于 2018-06-23 10:00:28

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假设图像(2048x2018)具有大量随机像素的噪声(每个可能的图像>90%)，则有几个相同颜色的像素分布在整个图像中。我想去掉噪声，只留下相同颜色的像素。假设所有随机像素中有10个红色像素，15个橙色像素和14个黑色像素。

然而，重复像素的颜色事先是未知的。有多个具有不同颜色的图像。因此，我正在尝试编写一个算法来过滤图像，直到只剩下重复的颜色。重复颜色的数量应尽可能接近实际数量，但不一定准确。

我认为这可以通过建立一个网络来过滤噪音来实现。但是数据似乎太随机了，不能使用传统的网络，因为除了重复的像素之外没有模式。有没有一种方法可以在没有任何真实模式的情况下钙化分布值？也许还有其他方法可以做到这一点，而不是对每种颜色进行暴力排序？

发布于 2018-06-23 10:31:30

听起来您需要使用某种类型的池化，特别是。您可以使用池化首先找出图像中的主色，然后删除主色以外的所有颜色的像素，以便只保留所需的颜色。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/50997334

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