[SciPy] 28. パーセンタイルフィルタによる画像の平滑化(ndimage.percentile_filter)

はじめに

scipyのndimageのpercentile_filterを使って、画像を任意のパーセンタイル点で平滑化する方法について説明する。

コード＆解説

モジュールのインポート

	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np
	from skimage.color import rgb2gray
	import scipy.ndimage as ndi
	import seaborn_image as isns
	from skimage.morphology import (square, rectangle, diamond, disk)
	plt.rcParams['figure.dpi'] = 150
	isns.set_context("paper")

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バージョン

	#version
	import matplotlib,skimage,scipy
	print(skimage.__version__)
	print(matplotlib.__version__)
	print(scipy.__version__)
	print(np.__version__)
	print(isns.__version__)
	0.19.2
	3.5.1
	1.8.0
	1.22.3
	0.4.4

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画像の読み込み

	#load sample dataset
	img = plt.imread("sumiremaru.jpg")

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サボテン すみれ丸の画像を、plt.imread()で読み込む。

グレースケール変換

img_g = rgb2gray(img)

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skimage.color の rgb2grayでRGB画像をグレースケール画像に変換する。

変換した画像をcmap=”bone”で表示すると以下のようになる。

	#show
	fig,ax=plt.subplots()
	ax.imshow(img_g,cmap="bone")
	ax.axis("off")
	plt.savefig("perc_1.jpg",dpi=200)
	plt.show()

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パーセンタイルフィルタ

	#percentile_filter
	result = ndi.percentile_filter(img_g,10,size=10)
	fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(8,4))
	ax=ax.ravel()
	ax[0].imshow(img_g,cmap="bone",vmin=0,vmax=1)
	im=ax[1].imshow(result,cmap="bone",vmin=0,vmax=1)
	for a in ax:
	a.axis("off")
	ax[0].set_title("Original")
	ax[1].set_title("percentile_filter")
	plt.savefig("perc_2.jpg",dpi=150)
	plt.show()

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パーセンタイルフィルタのパーセンタイルを10、サイズを10として処理すると、以下のような画像が得られる。高輝度部分である棘が目立たなくなり、棘なしサボテンのようになっていることがわかる。

percentileを変化させた場合

	#percentile_filter size
	percs = []
	percens=[10,20,30,40]
	for i in percens:
	result = ndi.percentile_filter(img_g,percentile=i, size=10)
	percs.append(result)
	fig,ax=plt.subplots(2,2,figsize=(6,6))
	ax=ax.ravel()
	[ax[i].imshow(percs[i],cmap="bone",vmin=0,vmax=1) for i in range(len(percens))]
	[ax[i].set_title(str(percens[i])) for i in range(len(percens))]
	for a in ax:
	a.axis("off")
	plt.suptitle('percentile_filter percentile=')
	plt.savefig("perc_3.jpg",dpi=140)
	plt.show()

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パーセンタイルを大きくすることで、画像がより鮮明になっていく様子がみてとれる。

sizeを変化させた場合

	#percentile_filter size
	percs = []
	sizes=[10,20,30,40]
	for i in sizes:
	result = ndi.percentile_filter(img_g,40, size=i)
	percs.append(result)
	fig,ax=plt.subplots(2,2,figsize=(6,6))
	ax=ax.ravel()
	[ax[i].imshow(percs[i],cmap="bone",vmin=0,vmax=1) for i in range(len(percs))]
	[ax[i].set_title(str(sizes[i])) for i in range(len(percs))]
	for a in ax:
	a.axis("off")
	plt.suptitle('percentile_filter size=')
	plt.savefig("perc_4.jpg",dpi=140)
	plt.show()

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サイズを大きくすることで、画像がボケていく。

footprintを変化させた場合

	#percentile_filter footprint
	percs = []
	fps=[square(20),rectangle(10, 50),diamond(15),disk(15)]
	titles=["square(20)","rectangle(10, 50)","diamond(15)","disk(15)"]
	for i in range(len(fps)):
	result = ndi.percentile_filter(img_g,10, footprint=fps[i])
	percs.append(result)
	fig,ax=plt.subplots(2,2,figsize=(6,6))
	ax=ax.ravel()
	[ax[i].imshow(percs[i],cmap="bone",vmin=0,vmax=1) for i in range(len(percs))]
	[ax[i].set_title(str(titles[i])) for i in range(len(percs))]
	for a in ax:
	a.axis("off")
	plt.suptitle('percentile_filter footprint=')
	plt.savefig("perc_5.jpg",dpi=140)
	plt.show()

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footprintでフィルタをかける範囲を変更できる。ここでは、skimageのmorphologyを使用して、フィルタのかかる範囲を設定した。結果は以下のようになる。

Generate footprints (structuring elements) — skimage 0.25.2 documentation

scikit-image.org

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

percentile_filter — SciPy v1.15.2 Manual

docs.scipy.org