Ermitteln Sie mit
medsmooth und
getnoise die mittlere Intensität (0.5-Quantil) der einzelnen Elemente eines Bildes und deren nächste Nachbarn (quadratischer Kern von 3 x 3). Die Funktion medsmooth gibt das gefilterte Bild zurück und die Funktion getnoise den Unterschied zwischen ursprünglichem und gefiltertem Bild.
Verwenden Sie
quantfilt, wenn statt des Medians benutzerdefinierte Kerne und Quantile erforderlich sind.
Die Medianfilterung entfernt nicht nur Rauschen, sondern tendenziell auch spitze, kleine Elemente aus einem Bild.
3. Vergleichen Sie das Original und das verrauschte Bild.
(fruit.bmp)
(fruit_n.bmp)
4. Filtern Sie das Bild mit medsmooth.
(fruit_f.bmp)
getnoise
Diese Funktion subtrahiert die ursprüngliche Version einer Bildmatrix von deren an den Median angepassten Version.
1. Wenden Sie die Funktion getnoise auf das Bild mit Rauschanteilen an.
(fruit_gn.bmp)
Die Funktion getnoise subtrahiert quasi das Bildrauschen aus dem gefilterten Bild.
2. Berechnen Sie die absolute Differenz zwischen den beiden Bildern und stellen Sie diese grafisch dar.
(fruit_an.bmp)
quantfilt
In einigen Fällen ist der Medianfilter mit quadratischem 3 x 3-Kernel nicht allgemein genug für eine korrekte Filterung. Wenn beispielsweise ein Bild mit vielen scharfen Kanten auf diese Weise gefiltert wird, werden die Kantenpixel häufig entfernt. Um diesen Effekt zu vermeiden, verwenden Sie die Funktion quantfilt mit einem plus-förmigen Medianfilterungs-Kernel statt dem oben angegebenen gleichförmigen 3 x 3-Kernel.
Betrachten Sie das normale Muster und fügen Sie etwas Bildrauschen hinzu:
1. Lesen Sie das Musterbild ein.
2. Fügen Sie dem Bild Rauschen hinzu.
3. Vergleichen Sie das Original und das verrauschte Bild.
(pattern.bmp)
(pattern_n2.bmp)
4. Filtern Sie das verrauschte Bild mit der Funktion quantfilt und einem 0.5-Quantil für den Medianwert sowie einem quadratischen 3 x 3-Kernel.
5. Filtern Sie das verrauschte Bild mit der Funktion quantfilt und einem 0.5-Quantil für den Medianwert sowie einem kreuzförmigen Kernel.
6. Vergleichen Sie die beiden gefilterten Muster.
(pattern_sq.bmp)
(pattern_cr.bmp)
Bei Verwendung des quadratischen Kernes werden die rechteckigen Kanten, Linien und Ecken viel stärker beeinträchtigt als bei Verwendung des kreuzförmigen Kernels.
Quantile, die nicht dem Median entsprechen
Eine weitere Anwendung der Funktion quantfilt besteht darin, Quantile auszuwählen, die nicht dem Medianwert (0.5) entsprechen. Dadurch wird die Intensität des Bildes insgesamt verändert. Wenn wir beispielsweise ein Quantil von 0.0 wählen, nehmen wir den Minimalwert eines Pixels und dessen Nachbarn. Ein Quantil von 1.0 ergibt den Maximalwert. (Dies ist in etwa mit der morphologischen Erosion und Dilation der Graustufenwerte vergleichbar.)
1. Legen Sie als Quantil 0.0 fest, damit dunklere Bereiche des Originalmusters erweitert und hellere Bereiche erodiert werden.
2. Legen Sie als Quantil 1.1 fest, damit hellere Bereiche des Originalmusters erweitert und dunklere Bereiche erodiert werden.
3. Vergleichen Sie das Originalmuster mit der dunklen und der hellen Version.
