滤波

Python 中的生物医学图像分析

Stephen Bailey

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滤波

滤波后图像示例

与锐化滤波器的卷积

卷积示例

与锐化滤波器的卷积

卷积结果

作者：Michael Plotke - 自制，CC BY-SA 3.0，https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=24288958

图像卷积

import imageio.v2 as imageio
import scipy.ndimage as ndi

im=imageio.imread('foot-xray.jpg')

weights = [[.11,  .11, .11],
           [.11,  .12, .11],
           [.11,  .11, .11]]

im_filt = ndi.convolve(im, weights)

fig, axes = plt.subplots(2, 1)
axes[0].imshow(im, cmap='gray')
axes[1].imshow(im_filt,cmap='gray')
plt.imshow()

平滑后的足部X光

滤波函数

scipy.ndimage.filters 包含：

median_filter()
uniform_filter()
maximum_filter()
percentile_filter()

ndi.median_filter(im, size=10)

足部-中值滤波

高斯滤波

一维高斯分布

ndi.gaussian_filter(im, sigma=5)

sigma = 5 的模糊

二维高斯分布作者：Kghose（英文维基百科），CC BY-SA 3.0，https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=2550031

ndi.gaussian_filter(im, sigma=10)

sigma = 10 的模糊

¡Vamos a practicar!

Python 中的生物医学图像分析