#Python 2.5.2
# -*- encoding: utf-8 -*-
import numpy
import os
import os.path
import Image
import ImageOps
import sys

# -*- ces procédures sont empuntées au tutoriel numpy  -*-
def OuvrirImg(path):

    Img = Image.open( path)
    Img1 = ImageOps.grayscale(Img)
    largeur,hauteur = Img1.size
    imdata=Img1.getdata()
    tab=numpy.array(imdata)
    matrix = numpy.reshape(tab,(hauteur,largeur))
    return matrix

def Bord(data):
    data=numpy.array(data)
    x=data.shape[1]+2
    y=data.shape[0]+2
    new=[x*[0]]*y  #création du tableau
    new=numpy.array(new)
   
    h=1
    for i in range(1,y-1):
        for j in range(1,x-1):
            new[i][j]=data[i-1][j-1] #remplissage du tableau
           
    return new

def Dilatation(img,dest):
   
    Dilate=[0]*(img.shape[1]-2)*(img.shape[0]-2)
    h=0
    for i in range(1,img.shape[0]-1):
        for j in range(1,img.shape[1]-1):
           Dilate[h]=max([img[i-1][j-1],img[i][j-1],img[i+1][j-1],img[i-1][j],img[i][j],img[i+1][j],img[i-1][j+1],img[i][j+1],img[i+1][j+1]])
           #Mise de la valeur max du voisinage 3x3 au point(x,y)
           h+=1
   
    Dilate=numpy.array(Dilate)
    Dilate=numpy.reshape(Dilate,(img.shape[0]-2,img.shape[1]-2))
    RebuildImg(Dilate,dest)



def RebuildImg(data,path): #data de l'image à reconstruire, plus chemin de sortie.
    Copie = Image.new("L",(data.shape[1],data.shape[0]))
    Copie.putdata(list(data.flat))
    Copie.save(path)

def elimine_bruit(original,masque,destination):
    Comparaison=[0]*(original.shape[1])*(original.shape[0])
    h=0
    for i in range(0,original.shape[0]):
        for j in range(0,original.shape[1]):
            if masque[i][j]<250: #le pixel est dans la zone bruitée
                if original[i][j]>masque[i][j]: #le pixel original est plus clair que le niveau du bruit, on le recopie
Comparaison[h]=original[i][j]
else: #le pixel original est plus sombre ou égal  au niveau du bruit en ce point, on soustrait le niveau de bruit
Comparaison[h]=255-masque[i][j]+original[i][j]
else: #le pixel n'est pas dans la zone bruitée, on recopie l'original
Comparaison[h]=original[i][j]
h+=1
Comparaison=numpy.array(Comparaison)
Comparaison=numpy.reshape(Comparaison,(original.shape[0],original.shape[1]))
RebuildImg(Comparaison,destination)
return

if __name__ == "__main__":

source_gris=OuvrirImg(  u"chemin de l'image originale")
#* une fois*
fichier_temp=os.tempnam()+".bmp" #crée un fichier temporaire pour le masque
provisoire=Bord(source_gris)
final=Dilatation(provisoire,fichier_temp)
provisoire_gris=OuvrirImg(fichier_temp)
provisoire=Bord(provisoire_gris)
os.remove(fichier_temp) #le fichier temporaire est inutile
#* deux fois*
fichier_temp=os.tempnam()+".bmp"
final=Dilatation(provisoire,fichier_temp)
provisoire_gris=OuvrirImg(fichier_temp)
provisoire=Bord(provisoire_gris)
os.remove(fichier_temp)
#* trois fois*
fichier_temp=os.tempnam()+".bmp"
final=Dilatation(provisoire,fichier_temp)
bruit_gris=OuvrirImg(fichier_temp)
os.remove(fichier_temp)
#* fin de la construction du masque
        elimine_bruit(source_gris,bruit_gris,u'chemin de sauvegarde résultat')