python数字图像处理之高级滤波代码详解

Python  /  管理员 发布于 7年前   309

本文提供许多的滤波方法，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,colorimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.morphology import diskimport skimage.filters.rank as sfrimg =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,colorimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.morphology import diskimport skimage.filters.rank as sfrimg =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,colorimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.morphology import diskimport skimage.filters.rank as sfrimg =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,colorimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.morphology import diskimport skimage.filters.rank as sfrimg =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,colorimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.morphology import diskimport skimage.filters.rank as sfrimg =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,colorimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.morphology import diskimport skimage.filters.rank as sfrimg =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))

总结

以上就是本文关于python数字图像处理之高级滤波代码详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：

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