10.7

'''
Na svaku od komponenti boja slike peppers_color.bmp u RGB sistemu dodati AWGN varijanse 400.
Šum ukloniti aritmetičkim usrednjivačem veličine 3 x 3 sa svake od RGB komponenti.
Isti filtar upotrebiti pojedinačno na svaku od HSV komponenti i prikazati rezultat.
'''

import plotly.express as px
from skimage import io

img = io.imread('peppers_color.png')
fig = px.imshow(img)
fig.show()

import numpy as np

rng = np.random.default_rng()
img_noisy = img + rng.standard_normal(size=img.shape)*np.sqrt(400) + 0
img_noisy[img_noisy > 255] = 255
img_noisy[img_noisy < 0] = 0

fig = px.imshow(img_noisy)
fig.show()

from scipy import ndimage

# 3x3 aritmeticki usrednjivac
kernel = np.ones((3,3))/9

img_f = img_noisy.copy()
img_f[:,:,0] = ndimage.convolve(img_f[:,:,0], kernel, mode = 'reflect')
img_f[:,:,1] = ndimage.convolve(img_f[:,:,1], kernel, mode = 'reflect')
img_f[:,:,2] = ndimage.convolve(img_f[:,:,2], kernel, mode = 'reflect')

fig = px.imshow(img_f)
fig.show()

psnr = 10*np.log10(255**2/((img - img_noisy)**2).mean())
print("PSNR pre filtriranja je {}".format(psnr))

psnr = 10*np.log10(255**2/((img - img_f)**2).mean())
print("PSNR za box filtar dimenzije {} je {}".format(kernel.shape, psnr))

'''
Isti filtar upotrebiti pojedinačno na svaku od HSV komponenti i prikazati rezultat.
'''

from skimage import color
img_hsv = color.rgb2hsv(img_noisy)

'''
Filtriranje H komponente u HSV sistemu dovodi do promene boja na slici što je nepoželjan efekat.
'''

img_f1 = img_hsv.copy()
img_f1[:,:,0] = ndimage.convolve(img_f1[:,:,0], kernel, mode = 'reflect')
img_f1 = color.hsv2rgb(img_f1)

fig = px.imshow(img_f1)
fig.show()

'''
Filtriranje S komponente dovodi samo do promene zasićenja bez uticaja na šum.
'''

img_f2 = img_hsv.copy()
img_f2[:,:,1] = ndimage.convolve(img_f2[:,:,1], kernel, mode = 'reflect')
img_f2 = color.hsv2rgb(img_f2)

fig = px.imshow(img_f2)
fig.show()

'''
Filtriranje V komponente dovodi do promene osvetljaja na slici, takođe bez značajnog uklanjanja šuma.
'''

img_f3 = img_hsv.copy()
img_f3[:,:,2] = ndimage.convolve(img_f3[:,:,2], kernel, mode = 'reflect')
img_f3 = color.hsv2rgb(img_f3)

fig = px.imshow(img_f3)
fig.show()