Вот несколько методов уменьшения шума в изображениях с помощью Python:

1. Медианный фильтр. Медианный фильтр заменяет значение каждого пикселя медианным значением соседних пикселей. Он эффективно снижает шум соли и перца.

2. Фильтр Гаусса. Фильтр Гаусса применяет средневзвешенное значение к окрестностям каждого пикселя, уменьшая высокочастотный шум и сохраняя при этом детали изображения.

3. Двусторонний фильтр. Двусторонний фильтр сохраняет края, одновременно уменьшая шум, учитывая как пространственные различия, так и различия в интенсивности. Это полезно для шумоподавления при сохранении важных деталей.

4. Нелокальное шумоподавление: этот метод сравнивает похожие участки изображения, чтобы уменьшить шум, сохраняя при этом структурные детали. Он эффективен для удаления гауссовского и негауссовского шума.

5. Полное шумоподавление вариаций. Полное шумоподавление минимизирует общие вариации изображения, сохраняя при этом важные края. Он может эффективно снизить шум, сохраняя при этом мелкие детали.

6. Вейвлет-шумоподавление. Вейвлет-шумоподавление разлагает изображение на различные частотные диапазоны с помощью вейвлет-преобразований. Пороговое значение и фильтрация этих полос позволяют уменьшить шум, сохраняя при этом качество изображения.

7. Подавление шума на основе глубокого обучения. Модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), можно обучить сопоставлению между шумными и чистыми изображениями. Эти модели могут эффективно удалять шумы со сложными структурами шума.