宜配屋

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,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)