使用 ndimage.maximum_filter 和 skimage.peak_local_max 查找图像峰值

Question

我试图找到给定图像的一些相对最大值。据我所知，有两种可能的方法，第一种是使用scipy.ndimage.maximum_filter()，第二种是使用 skimage.feature.peak_local_max()。

为了比较这两种方法，我修改了此处显示的skimage 的示例，以便比较找到的峰值。

from scipy import ndimage as ndi
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage import data, img_as_float

im = img_as_float(data.coins())

# use ndimage to find the coordinates of maximum peaks
image_max = ndi.maximum_filter(im, size=20) == im

j, i = np.where(image_max)
coordinates_2 = np.array(zip(i,j))

# use skimage to find the coordinates of local maxima
coordinates = peak_local_max(im, min_distance=20)

# display results
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 3), sharex=True, sharey=True)
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(im, cmap=plt.cm.gray)
ax[0].plot(coordinates_2[:, 0], coordinates_2[:, 1], 'r.')
ax[0].axis('off')
ax[0].set_title('Maximum filter')

ax[1].imshow(im, cmap=plt.cm.gray)
ax[1].autoscale(False)
ax[1].plot(coordinates[:, 1], coordinates[:, 0], 'r.')
ax[1].axis('off')
ax[1].set_title('Peak local max')

fig.tight_layout()

plt.show()

这给出了每种方法的下一个峰值：

我知道参数sizeformaximum_filter不等于min_distancefrom peak_local_max，但我想知道是否有一种方法可以给出相同的结果。那可能吗？

stackoverflow 上的一些相关问题是：

获取二维数组中高于特定值的局部最大值的坐标

二维阵列中的峰值检测

Answer 1

你能想出解决办法吗？

我认为朝这个方向迈出的一步就是简单地设置size=41最大过滤器。这给了我相当相似但不完全相同的结果。其背后的想法是peak_local_max在指定的区域中寻找峰值2 * min_distance + 1（来源：文档）。

大多数由 标识的附加峰ndi.maximum_filter都靠近边界，但图片中间还有两个附加峰（附加峰标记为蓝色）。

峰

假设peak_local_max采用某种逻辑来剥离边界峰值和接近其他峰值的峰值。最有可能基于峰值的值。