Qu’est-ce qu’un filtre médian ?
Un filtre médian remplace chaque pixel par la valeur médiane de son voisinage. Il supprime le bruit isolé tout en préservant mieux les limites nettes que les filtres qui calculent la moyenne des valeurs adjacentes.
Fonctionnement des filtres médians
Un filtre médian est une opération de voisinage non linéaire qui classe les valeurs des échantillons proches et sélectionne celle du milieu pour la position de sortie. Comme un échantillon extrême influence peu ce rang, des impulsions lumineuses ou sombres isolées peuvent disparaître sans calculer de moyenne de part et d’autre d’un contour. La géométrie de la fenêtre et la gestion des bordures influencent autant le résultat que la taille de la fenêtre. L’opération est généralement appliquée pendant la restauration ou le nettoyage des masques, avant une analyse ou un encodage ultérieur.
Points clés
- Avec une fenêtre contenant un nombre impair d’échantillons, la médiane est une valeur observée dans le voisinage ; le filtre sélectionne donc selon le rang plutôt que par calcul de moyenne. Avec un nombre pair d’échantillons, les implémentations calculent couramment la moyenne des deux valeurs centrales, ce qui peut introduire une valeur absente de l’entrée.
- Calculer séparément les médianes des canaux rouge, vert et bleu peut créer une combinaison de couleurs absente du voisinage. Les méthodes de médiane vectorielle préservent les relations entre les composantes.
- Une implémentation naïve trie chaque fenêtre indépendamment. Des histogrammes glissants ou des algorithmes de sélection peuvent réduire les opérations répétées, en particulier pour des plages bornées de valeurs d’échantillons entières.
Quand les filtres médians sont importants
Choisissez un filtre médian pour le bruit impulsionnel de type sel et poivre dans les numérisations, les photographies ou les entrées de vision par ordinateur. Des voisinages plus grands suppriment davantage d’artefacts, mais peuvent effacer les détails fins et augmenter le coût du traitement.