概述
本文提供许多的滤波方法，这些方法放在filters.rank子模块内。
这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小，因此需要导入morphology模块来设定。
1、autolevel
这个词在photoshop里面翻译成自动色阶，用局部直方图来对图片进行滤波分级。
该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图，以覆盖整个像素值范围。
格式：skimage.filters.rank.autolevel(image,selem）
selem表示结构化元素，用于设定滤波器。
from skimage import data,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import disk import skimage.filters.rank as sfr img =color.rgb2gray(data.lena()) auto =sfr.autolevel(img,disk(5)) #半径为5的圆形滤波器 plt.figure('filters',figsize=(8,8)) plt.subplot(121) plt.title('origin image') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.subplot(122) plt.title('filted image') plt.imshow(auto,plt.cm.gray)
2、bottomhat 与 tophat
bottomhat: 此滤波器先计算图像的形态学闭运算，然后用原图像减去运算的结果值，有点像黑帽操作。
bottomhat: 此滤波器先计算图像的形态学开运算，然后用原图像减去运算的结果值，有点像白帽操作。
格式：
skimage.filters.rank.bottomhat(image,selem）
skimage.filters.rank.tophat(image,selem）
selem表示结构化元素，用于设定滤波器。
下面是bottomhat滤波的例子：
from skimage import data,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import disk import skimage.filters.rank as sfr img =color.rgb2gray(data.lena()) auto =sfr.bottomhat(img,plt.cm.gray)
3、enhance_contrast
对比度增强。求出局部区域的最大值和最小值，然后看当前点像素值最接近最大值还是最小值，然后替换为最大值或最小值。
函数： enhance_contrast(image,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import disk import skimage.filters.rank as sfr img =color.rgb2gray(data.lena()) auto =sfr.enhance_contrast(img,plt.cm.gray)
4、entropy
求局部熵，熵是使用基为2的对数运算出来的。该函数将局部区域的灰度值分布进行二进制编码，返回编码的最小值。
函数格式：entropy(image,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import disk import skimage.filters.rank as sfr img =color.rgb2gray(data.lena()) dst =sfr.entropy(img,plt.cm.gray) plt.subplot(122) plt.title('filted image') plt.imshow(dst,plt.cm.gray)
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