python数字图像处理之图像简单滤波实现

目录

• 引言
• 1、sobel算子
• 2、roberts算子
• 3、scharr算子
• 4、prewitt算子
• 5、canny算子
• 6、gabor滤波
• 7、gaussian滤波
• 8.median
• 9、水平、垂直边缘检测
• 10、交叉边缘检测

引言

对图像进行滤波，可以有两种效果：一种是平滑滤波，用来抑制噪声；另一种是微分算子，可以用来检测边缘和特征提取。

skimage库中通过filters模块进行滤波操作。

1、sobel算子

sobel算子可用来检测边缘

函数格式为：skimage.filters.sobel(image, mask=None)

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
edges = filters.sobel(img)
plt.imshow(edges,plt.cm.gray)

2、roberts算子

roberts算子和sobel算子一样，用于检测边缘

调用格式也是一样的：

edges = filters.roberts(img)

3、scharr算子

功能同sobel，调用格式：

edges = filters.scharr(img)

4、prewitt算子

功能同sobel，调用格式：

edges = filters.prewitt(img)

5、canny算子

canny算子也是用于提取边缘特征，但它不是放在filters模块，而是放在feature模块

函数格式：skimage.feature.canny(image，sigma=1.0)

可以修改sigma的值来调整效果

from skimage import data,filters,feature
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
edges1 = feature.canny(img)   #sigma=1
edges2 = feature.canny(img,sigma=3)   #sigma=3

plt.figure('canny',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.imshow(edges1,plt.cm.gray)  

plt.subplot(122)
plt.imshow(edges2,plt.cm.gray)

plt.show()

从结果可以看出，sigma越小，边缘线条越细小。

6、gabor滤波

gabor滤波可用来进行边缘检测和纹理特征提取。

函数调用格式：skimage.filters.gabor_filter(image, frequency)

通过修改frequency值来调整滤波效果，返回一对边缘结果，一个是用真实滤波核的滤波结果，一个是想象的滤波核的滤波结果。

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
filt_real, filt_imag = filters.gabor_filter(img,frequency=0.6)   

plt.figure('gabor',figsize=(8,8))

plt.subplot(121)
plt.title('filt_real')
plt.imshow(filt_real,plt.cm.gray)  

plt.subplot(122)
plt.title('filt-imag')
plt.imshow(filt_imag,plt.cm.gray)

plt.show()

以上为frequency=0.6的结果图。

以上为frequency=0.1的结果图

7、gaussian滤波

多维的滤波器，是一种平滑滤波，可以消除高斯噪声。

调用函数为：skimage.filters.gaussian_filter(image, sigma)

通过调节sigma的值来调整滤波效果

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.astronaut()
edges1 = filters.gaussian_filter(img,sigma=0.4)   #sigma=0.4
edges2 = filters.gaussian_filter(img,sigma=5)   #sigma=5

plt.figure('gaussian',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.imshow(edges1,plt.cm.gray)  

plt.subplot(122)
plt.imshow(edges2,plt.cm.gray)

plt.show()

可见sigma越大，过滤后的图像越模糊

8.median

中值滤波，一种平滑滤波，可以消除噪声。

需要用skimage.morphology模块来设置滤波器的形状。

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
img = data.camera()
edges1 = filters.median(img,disk(5))
edges2= filters.median(img,disk(9))

plt.figure('median',figsize=(8,8))

plt.subplot(121)
plt.imshow(edges1,plt.cm.gray)  

plt.subplot(122)
plt.imshow(edges2,plt.cm.gray)

plt.show()

从结果可以看出，滤波器越大，图像越模糊。

9、水平、垂直边缘检测

上边所举的例子都是进行全部边缘检测，有些时候我们只需要检测水平边缘，或垂直边缘，就可用下面的方法。

水平边缘检测：sobel_h, prewitt_h, scharr_h

垂直边缘检测： sobel_v, prewitt_v, scharr_v

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
edges1 = filters.sobel_h(img)
edges2 = filters.sobel_v(img) 

plt.figure('sobel_v_h',figsize=(8,8))

plt.subplot(121)
plt.imshow(edges1,plt.cm.gray)  

plt.subplot(122)
plt.imshow(edges2,plt.cm.gray)

plt.show()

上边左图为检测出的水平边缘，右图为检测出的垂直边缘。

10、交叉边缘检测

可使用Roberts的十字交叉核来进行过滤，以达到检测交叉边缘的目的。这些交叉边缘实际上是梯度在某个方向上的一个分量。

其中一个核：

0   1
-1   0

对应的函数：

roberts_neg_diag(image）

例：

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img =data.camera()
dst =filters.roberts_neg_diag(img) 

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)

另外一个核：

1   0
0  -1

对应函数为：

roberts_pos_diag(image）

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img =data.camera()
dst =filters.roberts_pos_diag(img) 

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)

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