Mahotas – 多数过滤器

Mahotas是一个Python图像处理库，内置多种滤波和特征提取函数。其中，多数过滤器（majority filter）是一种简单但实用的滤波器，可以减少噪声或去除小的颗粒。

多数过滤器原理

多数过滤器是一种基于像素领域的滤波器，它计算每个像素的8个相邻像素中出现次数最多的像素值，并将其作为该像素的输出值。这样，通过多数过滤器处理后，图像中较小的颗粒或噪声将被消除，从而使图像更干净。

多数过滤器的使用

Mahotas提供了mahotas.filters.median函数来实现多数过滤器，这个函数的参数包括输入图像和窗口的大小。窗口大小指定了像素领域的大小，通常为一个正方形。此外，还可以指定滤波器的边界行为和输出类型。

下面是一个使用Mahotas进行多数过滤器的示例代码：

import mahotas as mh
import numpy as np
from skimage import data

image = data.coins()
# 转换成灰度图像
image = mh.colors.rgb2grey(image)

# 添加噪声
noise = np.random.rand(*image.shape) * 0.2
noisy = image + noise

# 多数过滤器
filtered = mh.filters.median(noisy.astype('uint8'), Bc=mh.disk(3))

# 显示结果
mh.imshow(np.hstack((image, noisy, filtered)))

在这个示例中，我们首先使用data.coins()生成一张硬币的彩色图像，然后使用mh.colors.rgb2grey将其转换成灰度图像。接着，我们生成随机噪声并将其添加到原始图像中，得到一张噪声图像。最后，我们使用mh.filters.median进行多数过滤器，并将结果和原始图像、噪声图像横向拼接显示出来。

总结

多数过滤器是一种简单有效的图像滤波器，可以减少噪声或去除小的颗粒，从而使图像更清晰。Mahotas提供了mahotas.filters.median函数来实现多数过滤器，使用起来非常方便。通过结合其他滤波器，可以实现更为复杂的图像处理任务。