Filtro mediano

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Esempio di immagine a cui è stato applicato del rumore sale e pepe, e quindi ripulita grazie al filtro mediano.

Nella teoria dei segnali, un filtro mediano è un filtro digitale che viene utilizzato per eliminare il rumore da immagini o da segnali digitali.

Solitamente questo filtro viene utilizzato come pre-processing prima di effettuare altre operazioni, come ad esempio trovare i contorni. È anche spesso usato per rimuovere il rumore sale e pepe.

Il principio di funzionamento di questo filtro è di lavorare su singolo campione, andandolo a sostituire con il valore mediano dei suoi vicini, rappresentati da una cosiddetta finestra, con al centro il valore da sostituire.

Esempio in una dimensione[modifica | modifica wikitesto]

Per mostrare, utilizzando una finestra di 3 valori, come funziona il filtro mediano, vediamo come si applica a questo semplice segnale: x = [2, 80, 6, 3]

Quindi il filtro mediano produce in uscita il segnale y:
y[1] = Median[2, 2, 80] = 2
y[2] = Median[2, 80, 6] = Median[2, 6, 80] = 6
y[3] = Median[80, 6, 3] = Median[3, 6, 80] = 6
y[4] = Median[6, 3, 3] = Median[3, 3, 6] = 3

ad esempio: y = [2, 6, 6, 3].

Comportamenti sui bordi[modifica | modifica wikitesto]

Ci sono più modi per decidere che valori prendere in considerazione per riempire la finestra quando questa interseca un bordo. Ongnuno ha proprietà diverse che posono essere più o meno adatte a seconda delle circostanze. Alcuni metodi sono elencati di seguito.

  • Ripetere i valori sui bordi. Questo è il caso dell'esempio precedente in cui il primo valore del segnale di ingresso è stato ripetuto per riempire la finestra.
  • Evitare di filtrare i valori sui bordi (in modo che la finestra resti sempre tutta "all'interno" dei dati da filtrare).
  • Recuperare valori da altri punti del segnale (per esempio dal bordo opposto).
  • Utilizzare valori di default (per esempio valori nulli).
  • Restringere la finestra man mano che ci si avvicina a un bordo.

Altri progetti[modifica | modifica wikitesto]

Collegamenti esterni[modifica | modifica wikitesto]

  • Patrice Delmas Image Filtering (The University of Auckland, Department of Computer Science).