medfilt3

3 次元のメディアン フィルター処理

構文

B = medfilt3(A)

B = medfilt3(A,[m n p])

B = medfilt3(___,padopt)

説明

B = medfilt3(A) は、3×3×3 のフィルターを使用して 3 次元イメージ A をフィルター処理します。既定の設定では、medfilt3 は境界でのミラーリングによって値を複製し、イメージをパディングします。

B = medfilt3(A,[m n p]) は、3 次元イメージ A に 3 次元のメディアン フィルター処理を適用します。B の各出力ボクセルは、A の対応するボクセル周辺にある m x n x p の近傍の中央値を含んでいます。

B = medfilt3(___,padopt) は、medfilt3 による配列の境界のパディング方法を制御します。

例

メディアン フィルター処理を使用して 3 次元データの外れ値を除去

ノイズを含む 3 次元表面を作成します。

[x,y,z,V] = flow(50);
noisyV = V + 0.1*double(rand(size(V))>0.95) - 0.1*double(rand(size(V))<0.05);

メディアン フィルター処理を適用します。

filteredV = medfilt3(noisyV);

ノイズを含む表面と共にフィルター処理された表面を表示します。

subplot(1,2,1)
hpatch1 = patch(isosurface(x,y,z,noisyV,0));
isonormals(x,y,z,noisyV,hpatch1)
set(hpatch1,FaceColor="red",EdgeColor="none")
daspect([1,4,4])
view([-65,20]) 
axis tight off
camlight left
lighting gouraud

subplot(1,2,2)
hpatch2 = patch(isosurface(x,y,z,filteredV,0));
isonormals(x,y,z,filteredV,hpatch2)
set(hpatch2,FaceColor="red",EdgeColor="none")
daspect([1,4,4])
view([-65,20])
axis tight off
camlight left 
lighting gouraud

入力引数

A — 入力イメージ

3 次元数値配列 | 3 次元 logical 配列

入力イメージ。3 次元数値配列または logical 配列として指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

[m n p] — 近傍のサイズ

[3 3 3] (既定値) | 3 要素ベクトル

近傍のサイズ。正の奇数の整数の 3 要素ベクトルとして指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | uint8 | uint16 | uint32

padopt — パディング オプション

"symmetric" (既定値) | "zeros" | "replicate"

パディング オプション。以下のいずれかの値に指定します。

値	説明	例
"symmetric"	配列自体の鏡像で配列をパディング	$$\left[\begin{array}{ccc}3& 1& 4\\ 1& 5& 9\\ 2& 6& 5\end{array}\right]\to \left[\begin{array}{ccccccc}5& 1& 1& 5& 9& 9& 5\\ 1& 3& 3& 1& 4& 4& 1\\ 1& 3& 3& 1& 4& 4& 1\\ 5& 1& 1& 5& 9& 9& 5\\ 6& 2& 2& 6& 5& 5& 6\\ 6& 2& 2& 6& 5& 5& 6\\ 5& 1& 1& 5& 9& 9& 5\end{array}\right]$$
"replicate"	境界の要素の繰り返しによる配列のパディング	$$\left[\begin{array}{ccc}3& 1& 4\\ 1& 5& 9\\ 2& 6& 5\end{array}\right]\to \left[\begin{array}{ccccccc}3& 3& 3& 1& 4& 4& 4\\ 3& 3& 3& 1& 4& 4& 4\\ 3& 3& 3& 1& 4& 4& 4\\ 1& 1& 1& 5& 9& 9& 9\\ 2& 2& 2& 6& 5& 5& 5\\ 2& 2& 2& 6& 5& 5& 5\\ 2& 2& 2& 6& 5& 5& 5\end{array}\right]$$
"zeros"	値 0 による配列のパディング	$$\left[\begin{array}{ccc}3& 1& 4\\ 1& 5& 9\\ 2& 6& 5\end{array}\right]\to \left[\begin{array}{ccccccc}0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 3& 1& 4& 0& 0\\ 0& 0& 1& 5& 9& 0& 0\\ 0& 0& 2& 6& 5& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$$

データ型: char | string

出力引数

B — 出力イメージ

3 次元数値配列

出力イメージ。サイズとデータ型が入力イメージ A と同じである 3 次元数値配列として返されます。

拡張機能

スレッドベースの環境

MATLAB® の backgroundPool を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool を使用してコードを高速化します。

この関数は、スレッドベースの環境を完全にサポートします。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。

バージョン履歴

R2016b で導入

R2022b: スレッドベース環境のサポート

medfilt3 は、スレッドベースの環境をサポートするようになりました。

R2021b: 近傍サイズが小さい場合のパフォーマンスの向上

関数 medfilt3 では、近傍サイズが [3, 3, 3] から [31, 31, 31] までの場合のパフォーマンスが向上しました。

たとえば、次のコードは前のリリースよりも約 3 倍高速化しています。

function timingTestMedfilt3
      load mristack;
      noisyV = imnoise(mristack,'salt & pepper',0.2);
      tic
      filteredV = medfilt3(noisyV);
      toc
end

およその実行時間は次のとおりです。

R2021a: 0.24 秒

R2021b: 0.08 秒

コードの時間計測は、Windows^® 10、Intel^® Xeon^® Gold 5220 CPU @ 2.2 GHz テスト システム上で、関数 timingTestMedfilt3 を呼び出して行いました。

参考

medfilt2

トピック

• imfilter の境界パディング オプション