python中的环中值滤波器

我想实现一个环中值滤波器 - 它所做的基本上是将中心像素替换为其周围圆环中像素的中值。我可以使一些半径的圆形掩模这样python中的环中值滤波器

kernel = np.zeros((2*radius+1, 2*radius+1)) 
y,x = np.ogrid[-radius:radius+1, -radius:radius+1] 
mask = x**2 + y**2 <= radius**2 
kernel[mask] = 1

然后我可以使用SciPy的的通用滤波器取的值

import scipy.ndimage.filters as scp_filt 
circular_median = scp_filt.generic_filter(my_image, np.median, footprint=kernel)

上述掩模的中值，包括该圆内的像素。围绕圆周的像素对我来说似乎有点模糊（想想3 * 3，5 * 5，7 * 7内核中的圆）。有没有“戒指”功能，我可以使用OTS或什么？

为什么所有这些 - 试图使用本文的一部分http://pages.swcp.com/~spsvs/resume/PODS_DSS2009_2009-01-15.pdf环中值过滤器，从原始图像中减去后留下比例尺小于半径的物体。

此外，不知道如果我应该在RGB或不这样做。我只看到灰度图像

中值滤波器

来源

2016-04-26 madratman

你可以简单地计算环的相对坐标，然后将其应用于您的图像。在数学形态学中应用自定义结构元素是可比的。 – FiReTiTi

是的，那正是我的问题 - 确切的相对坐标是什么。如果0,0是11 * 11内核的中心，那么圆的坐标是多少？它有点模棱两可，因此Bresenham算法（见下面的答案）似乎很好。这里有一个老问题http://stackoverflow.com/questions/17454931/how-can-i-apply-a-ring-shaped-median-filter-to-an-image-in-matlab它使用gaussian2D，但因为条件'ring = ring> eps＆ring <1e-9'是手动的，并且需要为每个内核大小更改。 – madratman

最简单的方法是在应用中值滤波器之前计算环坐标。在你的情况下，你可以从点（0,5）开始，然后用一小步（假设一次一个度数）跟踪圆/环的形状，但是你必须检查新点是否已经进入列表。 – FiReTiTi

-1

使用布氏算法圈https://www.daniweb.com/programming/software-development/threads/321181/python-bresenham-circle-arc-algorithm

SciPy的这一环中位内核一起一般的过滤器在实践中是相当缓慢的，至少在Python

来源

2016-04-26 16:24:41 madratman

线形是一个链，而不是省略号的一部分。 – FiReTiTi

恩，你是指这里的悬链曲线吗？减去环中值过滤器的想法是保持元素小于半径的尺度（根据链接的纸张）。或者你的意思是在内核中，环的形状不正确 – madratman

环形与悬链曲线不匹配，所以检测效果会很差。泰勒斯直升机（前欧洲直升机公司）拥有专利，专门使用链条形状以匹配悬链曲线。（PS：我不是那个投了票的人......） – FiReTiTi

python中的环中值滤波器

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