引言

在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从基础概念讲起，逐步引导您掌握各种变换方法，以及如何根据实际需求定制变换序列。让我们一起深入了解这个强大的工具，探索更多可能性，共同推动深度学习的发展。

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前期回顾

链接	主要内容
imgaug库指南（一）：从入门到精通的【图像增强】之旅	介绍了imgaug库的主要功能、安装方式、提供一个简单的数据增强示例(针对一副图像)
imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅	介绍了如何利用imgaug库对批量图像进行数据增强并可视化
imgaug库指南（三）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 高斯模糊
imgaug库指南（四）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 均值模糊

在本博客中，我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— 中值模糊/滤波。

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中值模糊/滤波(AverageBlur)

功能介绍

iaa.MedianBlur是imgaug库中的一个方法，用于对图像进行中值模糊。中值模糊是一种非线性滤波方法，主要用于消除图像中的噪声。对于一些特定的噪声类型，如盐与胡椒噪声，中值模糊通常能取得较好的效果。

语法

iaa.MedianBlur方法的基本语法如下：

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.MedianBlur(k=(3, 11))

• 若k为整数，那么卷积核的核大小为k；
• 若k为包含两个整数的元组 (a, b)，核大小将从 [a…b] 区间中随机采样一个奇数；
• 若k为包含 两个整数元组 的元组 ((a, b), (c, d))，则每张图像将从 [a…b] 区间中采样随机核高度，从 [c…d] 区间中采样随机核宽度；

示例代码

1. 使用不同卷积核大小

import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 创建均值模糊增强器
aug1 = iaa.MedianBlur(k=3)
aug2 = iaa.MedianBlur(k=7)
aug3 = iaa.MedianBlur(k=15)

# 对图像进行均值模糊处理
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和模糊后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Blurred Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Blurred Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Blurred Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图1 原图及中值模糊/滤波结果可视化

2. 利用中值滤波清除椒盐噪声

import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

## 对lena图像添加椒盐噪声
# 10%像素添加椒盐噪声
aug_noise1 = iaa.SaltAndPepper(0.1, per_channel=True)
# 30%像素添加椒盐噪声
aug_noise2 = iaa.SaltAndPepper(0.3, per_channel=True)
# 50%像素添加椒盐噪声
aug_noise3 = iaa.SaltAndPepper(0.5, per_channel=True)

# 创建均值模糊增强器
aug1 = iaa.MedianBlur(k=3)

# 对图像进行均值模糊处理
noised_image1 = aug_noise1(image=image)
noised_image2 = aug_noise2(image=image)
noised_image3 = aug_noise3(image=image)

denoised_image1 = aug1(image=noised_image1)
denoised_image2 = aug1(image=noised_image2)
denoised_image3 = aug1(image=noised_image3)

# 展示原始图像和模糊后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(15, 10))
axes[0][0].imshow(noised_image1)
axes[0][0].set_title("Noised Image1")
axes[0][1].imshow(noised_image2)
axes[0][1].set_title("Noised Image2")
axes[0][2].imshow(noised_image3)
axes[0][2].set_title("Noised Image3")
axes[1][0].imshow(denoised_image1)
axes[1][0].set_title("Denoised Image1")
axes[1][1].imshow(denoised_image2)
axes[1][1].set_title("Denoised Image2")
axes[1][2].imshow(denoised_image3)
axes[1][2].set_title("Denoised Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图2 椒盐噪声图像及其去噪图像可视化

注意事项

1. 核大小的选择：中值模糊的效果很大程度上取决于所选择的核大小。在大多数情况下，选择奇数大小的核（如3, 5, 7等）是比较好的。核大小的选择需要权衡模糊程度和细节保留。
2. 计算效率：对于较大的图像，中值模糊可能会比较耗时，因为它需要对每个像素周围的区域进行排序。
3. 与其他增强器的结合使用：imgaug库提供了许多其他图像增强方法，可以与中值模糊结合使用以获得更丰富的效果。例如，可以与亮度调整、对比度调整、噪声添加等增强器结合使用。
4. 结果的可重复性：由于中值模糊是非线性操作，每次应用可能会产生稍微不同的结果。为了确保结果的可重复性，可以使用aug.to_deterministic()方法将增强器转换为确定性状态。

总结

iaa.MedianBlur是imgaug库中一个非常有用的中值模糊增强器。它可以有效地消除图像中的椒盐噪声，并且在与其他增强器结合使用时，可以创造出丰富多样的图像效果。然而，使用时需要注意核大小的选择、计算效率、与其他增强器的结合使用以及结果的重复性等问题。

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小结

imgaug是一个强大的图像增强库，它可以帮助你创建出丰富多样的训练数据，从而改进你的深度学习模型的性能。通过定制变换序列和参数，你可以轻松地适应各种应用场景，从计算机视觉到医学影像分析。随着深度学习的发展，imgaug在未来将继续发挥重要作用。因此，将imgaug纳入你的数据增强工具箱是一个明智的选择。

参考链接

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结尾

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