目次
1. はじめに
読者の皆さん、こんにちは！今回の記事では、Pythonを使った画像処理の一つである「メディアン（中央値）フィルタ」について紹介します。メディアンフィルタは、ノイズ除去のために広く使われる手法であり、その効果は非常に高いと言われています。
2. メディアンフィルタとは
メディアンフィルタは、画像の中央値を求めることでノイズを除去するフィルタリング手法です。ノイズは画像処理において一般的な問題であり、特にデジタル画像では画素値にノイズが混入してしまうことがあります。メディアンフィルタは、このようなノイズを効果的に除去することができます。
3. Pythonでのメディアンフィルタの実装
Pythonを使ってメディアンフィルタを実装してみましょう。以下のコードは、OpenCVとNumPyを使用してメディアンフィルタを適用する例です。
import cv2 import numpy as np def median_filter(image, kernel_size): filtered_image = cv2.medianBlur(image, kernel_size) return filtered_image # 画像の読み込み image = cv2.imread('input_image.jpg', 0) # メディアンフィルタの適用 filtered_image = median_filter(image, 5) # 処理結果の表示 cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
上記のコードでは、median_filterという関数を定義し、cv2.medianBlur関数を使用してメディアンフィルタを適用しています。imageは入力画像、kernel_sizeはフィルタのサイズを指定します。フィルタのサイズが大きくなるほど、ノイズ除去の効果は高くなります。
4. ノイズ除去の効果
メディアンフィルタは、ノイズ除去のための優れた手法です。ノイズが混入した画像に対してメディアンフィルタを適用することで、ノイズが除去され、よりクリアな画像が得られます。特に、ソル
ト・ペッパーノイズのような局所的なノイズに対して効果的です。
5. 終わりに
本記事では、Pythonを使った画像処理の一つであるメディアンフィルタについて紹介しました。 メディアンフィルタは、ノイズ除去のための重要な手法であり、Pythonを使って簡単に実装することができます。ぜひ、実際に試してみてください！
6. 参考文献
- OpenCV Documentation: MedianBlur
- NumPy Documentation: numpy.median
