我的目标是实现一个中值滤波器,它是一个函数,它将(主要是)二维数组中的每个像素替换为其周围像素的中值。它可用于对图像进行去噪。
我的实现从原始矩阵中提取子矩阵,其中包含像素本身及其邻居。此提取目前使用 for 循环完成,您可以想象 for 循环占用了大约 95% 的执行时间。
这是我目前的实现:
def median_blur(img, fsize=3):
img_intermediate = np.zeros((img.shape[0] + 2, img.shape[1] + 2), np.uint8) # First intermediate img, used for padding original image
img_intermediate[1:img.shape[0]+1, 1:img.shape[1]+1] = img
img_result = np.empty((*img.shape, fsize, fsize), np.uint8) # Will contain result, first receives kernel-submatrices
# Extract submatrices from image
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
img_result[i, j] = img_intermediate[i:i+fsize, j:j+fsize]
img_result = img_result.reshape(*img.shape, fsize**2) # Reshape Result-Matrix
img_result = np.median(img_result, axis=2) # Calculate median in one go
return img_result.astype('uint8')
如何使用矢量化操作提取这些子矩阵?
作为奖励,如果有计算机视觉经验的人正在阅读本文:除了将中值滤波器应用于中间零填充矩阵之外,是否还有更好的方法来实现中值滤波器?
非常感谢。
最佳答案
这是一个矢量化的解决方案。但是,您可以通过注意图像数组的内存顺序来提出更快的解决方案:
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
img_padded = np.pad(img, 1, mode='constant')
sub_shape = (fsize, fsize)
view_shape = tuple(np.subtract(img_padded.shape, sub_shape) + 1) + sub_shape
sub_img = as_strided(img_padded, view_shape, img_padded.strides * 2)
sub_img = sub_img.reshape(img.shape + (fsize**2,))
result = np.median(sub_img, axis=2).astype(int)
使用
pad
函数先填充然后填充 as_strided
获取子矩阵并最终应用 median
迈向你的步伐。更新 :使用
view_as_windows
@Divakar 在评论中建议:from skimage.util.shape import view_as_windows
img_padded = np.pad(img, 1, mode='constant')
sub_shape = (fsize, fsize)
view_shape = view_as_windows(img_padded, sub_shape, 1)
sub_img = view_shape.reshape(img.shape + (fsize**2,))
result = np.median(sub_img, axis=2).astype(int)
view_as_windows
还提供类似于步幅的子矩阵。示例图像和输出:
img:
[[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]
[13 14 15 16 17 18]
[19 20 21 22 23 24]]
median_filtered:
[[ 0 2 3 4 5 0]
[ 2 8 9 10 11 6]
[ 8 14 15 16 17 12]
[ 0 14 15 16 17 0]]
关于python - numpy-array 中子矩阵的矢量化提取,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61557367/