python数字图像处理(14):高级滤波

本文提供更多更强大的滤波方法,这些方法放在filters.rank子模块内。

这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小,因此需要导入morphology模块来设定。

1、autolevel

这个词在photoshop里面翻译成自动色阶,用局部直方图来对图片进行滤波分级。

该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图,以覆盖整个像素值范围。

格式:skimage.filters.rank.autolevel(image, selem)

selem表示结构化元素,用于设定滤波器。

from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.lena())
auto =sfr.autolevel(img, disk(5))  #半径为5的圆形滤波器

plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)

plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(auto,plt.cm.gray)

2、bottomhat 与 tophat

bottomhat: 此滤波器先计算图像的形态学闭运算,然后用原图像减去运算的结果值,有点像黑帽操作。

bottomhat: 此滤波器先计算图像的形态学开运算,然后用原图像减去运算的结果值,有点像白帽操作。

格式:

skimage.filters.rank.bottomhat(image, selem)

skimage.filters.rank.tophat(image, selem)

selem表示结构化元素,用于设定滤波器。

下面是bottomhat滤波的例子:

from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.lena())
auto =sfr.bottomhat(img, disk(5))  #半径为5的圆形滤波器

plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)

plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(auto,plt.cm.gray)

3、enhance_contrast

对比度增强。求出局部区域的最大值和最小值,然后看当前点像素值最接近最大值还是最小值,然后替换为最大值或最小值。

函数: enhance_contrast(image, selem)

selem表示结构化元素,用于设定滤波器。

from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.lena())
auto =sfr.enhance_contrast(img, disk(5))  #半径为5的圆形滤波器

plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)

plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(auto,plt.cm.gray)

4、entropy

求局部熵,熵是使用基为2的对数运算出来的。该函数将局部区域的灰度值分布进行二进制编码,返回编码的最小值。

函数格式:entropy(image, selem)

selem表示结构化元素,用于设定滤波器。

from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.lena())
dst =sfr.entropy(img, disk(5))  #半径为5的圆形滤波器

plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)

plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)

5、equalize

均衡化滤波。利用局部直方图对图像进行均衡化滤波。

函数格式:equalize(image, selem)

selem表示结构化元素,用于设定滤波器。

from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.lena())
dst =sfr.equalize(img, disk(5))  #半径为5的圆形滤波器

plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)

plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)

6、gradient

返回图像的局部梯度值(如:最大值-最小值),用此梯度值代替区域内所有像素值。

函数格式:gradient(image, selem)

selem表示结构化元素,用于设定滤波器。

from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.lena())
dst =sfr.gradient(img, disk(5))  #半径为5的圆形滤波器

plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)

plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)

7、其它滤波器

滤波方式很多,下面不再一一详细讲解,仅给出核心代码,所有的函数调用方式都是一样的。

最大值滤波器(maximum):返回图像局部区域的最大值,用此最大值代替该区域内所有像素值。

dst =sfr.maximum(img, disk(5)) 

最小值滤波器(minimum):返回图像局部区域内的最小值,用此最小值取代该区域内所有像素值。

dst =sfr.minimum(img, disk(5))

均值滤波器(mean) : 返回图像局部区域内的均值,用此均值取代该区域内所有像素值。

dst =sfr.mean(img, disk(5)) 

中值滤波器(median): 返回图像局部区域内的中值,用此中值取代该区域内所有像素值。

dst =sfr.median(img, disk(5))

莫代尔滤波器(modal) : 返回图像局部区域内的modal值,用此值取代该区域内所有像素值。

dst =sfr.modal(img, disk(5))

otsu阈值滤波(otsu): 返回图像局部区域内的otsu阈值,用此值取代该区域内所有像素值。

dst =sfr.otsu(img, disk(5))

阈值滤波(threshhold): 将图像局部区域中的每个像素值与均值比较,大于则赋值为1,小于赋值为0,得到一个二值图像。

dst =sfr.threshold(img, disk(5)) 

减均值滤波(subtract_mean):  将局部区域中的每一个像素,减去该区域中的均值。

dst =sfr.subtract_mean(img, disk(5))

求和滤波(sum) :求局部区域的像素总和,用此值取代该区域内所有像素值。

dst =sfr.sum(img, disk(5))
posted @ 2016-01-15 13:39  denny402  阅读(...)  评论(...编辑  收藏