在Python中應用均勻大小的中值濾波器

我的任務是將50x50像素大小的中值濾波器應用於圖像。我知道如何應用過濾器，但是我怎麼能指定過濾器的大小？我的代碼到目前爲止在下面。在Python中應用均勻大小的中值濾波器

import matplotlib.pyplot as plt 
from astropy.io import fits 
import scipy.signal as sg 

# Open data files 
hdulist = fits.open('xbulge-w1.fits') 
w1data = hdulist[0].data 

hdulist2 = fits.open('xbulge-w2.fits') 
w2data = hdulist2[0].data 

# Apply median filter to each image 
w1_med = sg.medfilt(w1data) 
w2_med = sg.medfilt(w2data) 

# Set maximum sampled galactic lat (b) and long (l) 
l_max = 15 
b_max = 15 

# Plot median filtered images, rescaled to galactic coordinates 
plt.subplot2grid((2,1), (0,0)) 
plt.imshow(w1_med, origin='lower', 
      extent=[l_max, -l_max, -b_max, b_max], 
      cmap = 'gray') 
plt.title('W1 median filter') 

plt.subplot2grid((2, 1), (1,0)) 
plt.imshow(w2_med, origin='lower', 
      extent=[l_max, -l_max, -b_max, b_max], 
      cmap = 'gray') 
plt.title('W2 median filter') 

plt.tight_layout() 
plt.show()

來源

2017-07-26 Jim421616

根據你對一個答案的評論，我認爲重要的是要突出內核的均勻性。 –

我看到這個定義medfilt：

Signature: sg.medfilt(volume, kernel_size=None) 
Docstring: 
Perform a median filter on an N-dimensional array. 

Apply a median filter to the input array using a local window-size 
given by `kernel_size`. 

Parameters 
---------- 
volume : array_like 
    An N-dimensional input array. 
kernel_size : array_like, optional 
    A scalar or an N-length list giving the size of the median filter 
    window in each dimension. Elements of `kernel_size` should be odd. 
    If `kernel_size` is a scalar, then this scalar is used as the size in 
    each dimension. Default size is 3 for each dimension. 
    ....

你試過嗎？

sg.medfilt(w1data,kernel_size=50)

來源

2017-07-26 02:56:12 aless80

我在文檔中看到了這一點，但它也表明kernel_size參數必須是奇數。我確實想知道是否讓kernel_size = 49考慮了Python的從零開始的索引規則，但這與默認值3相比似乎很大。 – Jim421616

基於the docs我認爲你需要改變的是

# Apply median filter to each image 
w1_med = sg.medfilt(w1data) 
w2_med = sg.medfilt(w2data)

到

# Apply median filter to each image 
w1_med = sg.medfilt(w1data, kernel_size=50) 
w2_med = sg.medfilt(w2data, kernel_size=50)

...爲你做這項工作？

來源

2017-07-26 02:56:35

你的問題的關鍵是甚至內核的大小。 scipy.signal.medfilt限制您使用奇數大小的內核。在Web上進行搜索，您會發現很多關於內核通常爲奇數大小的信息。我相信主要原因在於集中。例如，如果您將包含具有偶數大小的高斯內核的高斯的圖像進行卷積 - 則最終將得到與原始圖像相比偏移（1/2像素）中心的高斯圖像，沒有捲入，形象。

關於中值濾波器具體而言，還有一個額外的原因可以考慮奇數大小的內核：具有奇數個像素會產生一個唯一的中值，而偶數個像素則需要決定，例如，開使用哪個像素作爲結果：pixel[int(size/2)]，pixel[int(size/2)+1]或兩者的平均值。

對於偶數內核，您不能使用scipy.signal.medfilt。但是，您始終可以編寫一個循環遍歷輸入圖像的所有像素，並在每個像素「周圍」提取一個尺寸均勻的窗口，然後計算該窗口中像素的中值。我引用了「around」，因爲不清楚（=獨特）如何將該窗口置於像素上：它將由您來決定。

來源

2017-07-26 15:19:23

在Python中應用均勻大小的中值濾波器

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