R中的图像平滑

Question

如何在R中平滑此图片，以便只剩下两个峰？

如果这是1d数据，我会做一个运行平均值或适合它的回归函数。但我没有找到关于在二维矩阵上应用这些方法的非常具体的信息。例如，我尝试使用filter()包中的stats。

我也考虑过克里金法，但这更多是关于插值的，是吗？

Answer 1

包spatstat包含一个应用高斯模糊的函数blur()。这样可以使图像在某种程度上消失，大部分噪声消失，两个主要峰值明显不同。

效果可以在下面的图片中看到并且非常显着，特别是在3d图中。

生成图片的代码是：

library(jpeg)
library(fields)
library(spatstat)

picture <- readJPEG("~/Downloads/spectrogram.png.jpeg")
picture2 <- as.matrix(blur(as.im(picture), sigma=6))

layout(matrix(c(1:4), nrow=2))
image.plot(picture, col=gray.colors(50), main="original image", asp=1)
image.plot(picture2, col=gray.colors(50), main="blurred with sigma = 6", asp=1)
drape.plot(1:nrow(picture), 1:ncol(picture), picture, border=NA, theta=0, phi=45, main="original spectrogram")
drape.plot(1:nrow(picture), 1:ncol(picture), picture2, border=NA, theta=0, phi=45, main="blurred with sigma = 6")

Answer 2

我认为您应该查看栅格包中的focal函数。例如（从raster文档中复制）：

r <- raster(ncols=36, nrows=18, xmn=0)
r[] <- runif(ncell(r))
# 3x3 mean filter
r3 <- focal(r, w=matrix(1/9,nrow=3,ncol=3))

文档包含更多详细信息。

Answer 3

您一定要查看EBImage包。有多种功能可以平滑图像。

例如，中值过滤器：

# Load EBImage up
require(EBImage)
# Read in your image
im = readImage('/path/to/your/image')
# Apply a median filter with window size of 7
im.med = medianFilter(im, size=7)
# Display image
display(im.med)

或者你可以尝试高斯模糊：

# Apply a gaussian blur with sigma=4
im.gaus = gblur(im, sigma=4)
# Display image
display(im.gaus)

希望这有帮助！