怎么能更好的去除噪音同时又不影响提取结果。请根据原代码修改。

陶远航

以下是修改后的代码，用于更好地去除噪音同时不影响提取结果：

1. from tifffile import imread, imwrite
   
2. from skimage import filters, feature, color, morphology
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. 
   
6. # 读取TIFF格式无人机影像数据
   
7. image = imread('C:\\Users\\WINDOWS\\Desktop\\taiyuan\\python\\1=quick_dom.tif')
   
8. 
   
9. # 转换为灰度图像
   
10. gray_image = color.rgb2gray(image)
    
11. 
    
12. # 边缘检测，提取沙丘脊线
    
13. edges = filters.sobel(gray_image)
    
14. 
    
15. # 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
    
16. threshold = 0.005
    
17. binary = edges > threshold
    
18. 
    
19. # 使用闭运算操作消除噪音
    
20. selem = morphology.disk(3)
    
21. closed = morphology.closing(binary, selem)
    
22. 
    
23. # 移除小区域噪音
    
24. cleaned = morphology.remove_small_objects(closed, min_size=100)
    
25. 
    
26. # 叠加沙脊线在原始影像上
    
27. overlay = np.copy(image)
    
28. overlay[cleaned] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
    
29. 
    
30. # 导出结果
    
31. imwrite('ed1sobel_005.tif', overlay)

复制代码

修改说明：
1. 使用闭运算操作（morphology.closing）替代了腐蚀和膨胀操作，以更好地消除噪音。
2. 添加了移除小区域噪音的步骤（morphology.remove_small_objects），可以根据需要调整最小尺寸参数（min_size）。
3. 更新了变量名以更好地反映代码逻辑。
4. 使用imwrite函数替代了imwrite，以便正确导出结果。

请注意，噪音消除是一个相对主观的任务，具体的处理方法可能因具体情况而有所不同。根据实际需求和数据特点，你可能需要进一步调整代码或添加其他处理步骤来获得更好的结果。