– Вычитание фона (`cv2.absdiff`) для удаления нежелательного фона из изображения.

Алгоритмы устранения:

– Морфологические операции (`cv2.erode`, `cv2.dilate`) для устранения мелких артефактов или шумов.

– Фильтры устранения шума (`cv2.fastNlMeansDenoising`) для удаления шумов с сохранением деталей.

Улучшение качества:

– Методы суперразрешения (`skimage.transform.resize`, `cv2.resize`) для увеличения размеров изображений с улучшением качества.

– Фильтры повышения резкости (`cv2.filter2D`, `skimage.filters.unsharp_mask`) для улучшения четкости изображений.

Для примера очистки изображений от шумов, мы будем использовать библиотеку `scikit-image`. Установите ее, если она еще не установлена, используя команду:

```bash

pip install scikit-image

```

Предположим, у нас есть изображение с шумом и мы хотим очистить его. Для этого используем фильтр Гаусса и медианный фильтр. Ниже приведен пример кода:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import io, img_as_ubyte, img_as_float

from skimage.filters import gaussian, median

# Загрузим изображение с шумом

image_with_noise = io.imread('image_with_noise.jpg')

image_with_noise = img_as_float(image_with_noise)

# Применим фильтр Гаусса для устранения шума

image_gaussian_filtered = gaussian(image_with_noise, sigma=1)

# Применим медианный фильтр для устранения шума

image_median_filtered = median(image_with_noise)

# Выведем исходное изображение и обработанные изображения для сравнения

plt.figure(figsize=(10, 4))

plt.subplot(131)

plt.imshow(image_with_noise, cmap='gray')

plt.title('Исходное изображение с шумом')

plt.subplot(132)

plt.imshow(image_gaussian_filtered, cmap='gray')

plt.title('Фильтр Гаусса')

plt.subplot(133)

plt.imshow(image_median_filtered, cmap='gray')

plt.title('Медианный фильтр')

plt.tight_layout()

plt.show()

```

Обратите внимание, что в этом примере мы загружаем изображение, приводим его к числовому формату с плавающей точкой, применяем фильтры Гаусса и медианный фильтр для устранения шума, и затем выводим исходное изображение с шумом и обработанные изображения для сравнения.

Пожалуйста, замените `'image_with_noise.jpg'` на путь к вашему изображению с шумом.

***

Для работы с изображениями и их токенизации на отдельные символы или пиксели обычно используется библиотека Python `PIL` (Python Imaging Library), которая теперь известна как `Pillow`. `Pillow` является форком оригинальной библиотеки `PIL` и предоставляет мощные инструменты для работы с изображениями в Python.

Для токенизации изображения на отдельные символы или пиксели можно использовать методы из библиотеки `Pillow`, такие как `Image.getdata()` или `numpy.array`. Вот пример:

```python

from PIL import Image

# Загрузим изображение

image = Image.open('example_image.jpg')

# Токенизируем изображение на пиксели

pixel_data = list(image.getdata())

# Токенизируем изображение на символы (если оно содержит текстовую информацию)

# Необходимо использовать OCR (Optical Character Recognition) библиотеки для распознавания текста.

```

Здесь `Image.open()` открывает изображение, а `image.getdata()` возвращает пиксели изображения в виде списка. Обратите внимание, что при токенизации изображений на символы, если изображение содержит текстовую информацию, для распознавания текста потребуются специализированные библиотеки OCR (например, Tesseract или pytesseract).

Токенизация изображений более сложная задача по сравнению с токенизацией текста, и в большинстве случаев требует специфических алгоритмов и инструментов в зависимости от конкретной задачи и целей обработки изображений.