Зашумление изображений

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view
im_n=np.random.randint(0,255, size=(12,10), dtype=np.uint8) # test noise_image
sl_w=sliding_window_view(im_n, (3,3)) # window size is  3x3
sl_w=sl_w.reshape(sl_w.shape[0],sl_w.shape[1],-1) #reshape
im_denoise=np.median(sl_w, axis=2) #median filter
# test:
print(np.all(np.median(im_n[:3,:3])==im_denoise[0,0]))

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import sliding_window_view
im_nm = im_n.copy()
im_nm = np.random.randint(0,255, size = (12,10), dtype=np.uint8) # test noise_image
sl_w = sliding_window_view(im_nm, (3,3)) # window size is  3x3
sl_w = sl_w.reshape(sl_w.shape[0],sl_w.shape[1], -1) #reshape
im_denoise = np.median(sl_w, axis=2) #median filter
# test:
print(np.all(np.median(im_nm[:3,:3])==im_denoise[0,0]))
 
#Вывод изображений
 
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 12))
ax[0].imshow(im_denoise, cmap="gray", vmin = 0, vmax = 255)
ax[0].set_title('Отфильтрованное изображение') # заголовок 
ax[1].imshow(im_n, cmap="gray", vmin = 0, vmax = 255)
ax[1].set_title('Зашумленное изображение') # заголовок 
plt.show() # рисуем график