¿Cómo aplicar el filtro mediano para la imagen RGB en MATLAB?

Filtrar por definición es el proceso de mejorar o modificar una imagen aplicando algún método o algoritmo sobre un área pequeña y extendiendo ese algoritmo sobre todas las áreas de la imagen. Dado que aplicamos los métodos sobre un área, el filtrado se clasifica como una operación vecina. 

Los filtros son esencialmente una array de valores que, cuando se colocan sobre nuestra región de interés en nuestra imagen, dan nuevos valores mediante cálculos matemáticos según el tipo de filtro que se esté aplicando. Uno de los filtros populares y ampliamente utilizados es el filtro mediano.  

Ventajas del filtro mediano 

• Conservación de aristas vivas.
• Eliminación de ruido de sal y pimienta , es decir, eliminación de instancias en la imagen donde hay un ruido puntiagudo.

Desventajas del filtro mediano 

• El análisis analítico es difícil. No hay propagación de errores.

En este artículo, discutiremos cómo aplicar un filtro mediano para una imagen RGB en MATLAB. 

Acercarse : 

• Lea la imagen RGB.
• Utilice el comando medfilt3(I,[mnp]) para aplicar el filtro mediano a cada canal de la imagen RGB I con tamaño de vecindad m-by-n-by-p.
• Muestre ambas imágenes juntas para fines de comparación.

Ejemplo:

% Matlab Code for implementing
% a Median Filter on an RGB Image. 
% Reading the Image 
I = imread('GFG.jpeg');
  
% Creating figure window for input image
figure 
  
% Displaying the input image
imshow(I);
  
% Applying the median filter on the image 
J = medfilt3(I,[3,3,3]);
  
% Creating figure window for output image
figure 
  
% Displaying the output image 
imshow(J);

Producción:

Figura 1: Imagen de entrada 

Figura 2: Imagen de salida

Explicación del código:

• I = imread(‘GFG.jpeg’); Esta línea lee la imagen.
• mostrar(yo); Esta línea muestra la imagen de entrada I en la ventana de la figura
• J = filtromed3(I,[3,3,3]); Esta línea aplica el filtrado mediano de la imagen 3-D I en tres dimensiones. Cada vóxel de salida en J contiene el valor medio en la vecindad de 3 por 3 por 3 alrededor del vóxel correspondiente en I. (Un vóxel es un equivalente 3D de un píxel)
• immostrar(J); Esta línea muestra la imagen de salida J en otra ventana de figura.
• Este método también se puede aplicar a otras imágenes RGB y se puede alternar cambiando los diferentes tamaños de vecindario de los vóxeles para observar la diferencia en los resultados según el tamaño de vecindario que elijamos.