Python：非最大抑制

我目前正在寻找一个3D非最大抑制滤波器。有这样的吗

sitk中有一个cannyEdgeDetection过滤器，它应该包括非最大抑制，但我需要它作为独立的

编辑：

我发现了非最大化抑制的2D实现，但我不知道如何在3D中实现：

def gradient(im):
    # Sobel operator
    op1 = np.array([[-1, 0, 1],[-2, 0, 2],[-1, 0, 1]])
    op2 = np.array([[-1, -2, -1],[ 0,  0,  0],[ 1,  2,  1]])
    kernel1 = np.zeros(im.shape)
    kernel1[:op1.shape[0], :op1.shape[1]] = op1
    kernel1 = np.fft.fft2(kernel1)

    kernel2 = np.zeros(im.shape)
    kernel2[:op2.shape[0], :op2.shape[1]] = op2
    kernel2 = np.fft.fft2(kernel2)

    fim = np.fft.fft2(im)
    Gx = np.real(np.fft.ifft2(kernel1 * fim)).astype(float)
    Gy = np.real(np.fft.ifft2(kernel2 * fim)).astype(float)

    G = np.sqrt(Gx**2 + Gy**2)
    Theta = np.arctan(Gy, Gx) * 180 / np.pi
    return G, Theta    

def nonMaximumSuppression(image):
    det, phase = self.gradient(image)
    gmax = np.zeros(det.shape)
    for i in range(gmax.shape[0]):
        for j in range(gmax.shape[1]):
            if phase[i][j] < 0:
                phase[i][j] += 360

            if ((j+1) < gmax.shape[1]) and ((j-1) >= 0) and ((i+1) < gmax.shape[0]) and ((i-1) >= 0):
            # 0 degrees
                if (phase[i][j] >= 337.5 or phase[i][j] < 22.5) or (phase[i][j] >= 157.5 and phase[i][j] < 202.5):
                    if det[i][j] >= det[i][j + 1] and det[i][j] >= det[i][j - 1]:
                        gmax[i][j] = det[i][j]
            # 45 degrees
                if (phase[i][j] >= 22.5 and phase[i][j] < 67.5) or (phase[i][j] >= 202.5 and phase[i][j] < 247.5):
                    if det[i][j] >= det[i - 1][j + 1] and det[i][j] >= det[i + 1][j - 1]:
                        gmax[i][j] = det[i][j]
            # 90 degrees
                if (phase[i][j] >= 67.5 and phase[i][j] < 112.5) or (phase[i][j] >= 247.5 and phase[i][j] < 292.5):
                    if det[i][j] >= det[i - 1][j] and det[i][j] >= det[i + 1][j]:
                        gmax[i][j] = det[i][j]
            # 135 degrees
                if (phase[i][j] >= 112.5 and phase[i][j] < 157.5) or (phase[i][j] >= 292.5 and phase[i][j] < 337.5):
                    if det[i][j] >= det[i - 1][j - 1] and det[i][j] >= det[i + 1][j + 1]:
                        gmax[i][j] = det[i][j]
    return gmax

def梯度（im）：
#索贝尔算子
op1=np.数组（[[-1,0,1]，-2,0,2]，-1,0,1]]
op2=np.数组（[[-1，-2，-1]，[0,0,0]，[1,2,1]]
内核1=np.零（im.形状）
内核1[：op1.shape[0]，：op1.shape[1]]=op1
kernel1=np.fft.fft2（kernel1）
内核2=np.零（im.形状）
内核2[：op2.shape[0]，：op2.shape[1]]=op2
kernel2=np.fft.fft2（kernel2）
fim=np.fft.fft2（im）
Gx=np.real（np.fft.ifft2（kernel1*fim））.astype（float）
Gy=np.real（np.fft.ifft2（kernel2*fim））.astype（float）
G=np.sqrt（Gx**2+Gy**2）
θ=np.arctan（Gy，Gx）*180/np.pi
返回G，θ
def非最大化抑制（图像）：
det，相位=自梯度（图像）
gmax=np.零（det.shape）
对于范围内的i（gmax.shape[0]）：
对于范围内的j（gmax.shape[1]）：
如果阶段[i][j]<0：
相位[i][j]+=360
如果（（j+1）=0）和（（i+1）=0：
#零度
如果（阶段[i][j]>=337.5或阶段[i][j]<22.5）或（阶段[i][j]>=157.5和阶段[i][j]<202.5）：
如果det[i][j]>=det[i][j+1]和det[i][j]>=det[i][j-1]：
gmax[i][j]=det[i][j]
#45度
如果（阶段[i][j]>=22.5和阶段[i][j]<67.5）或（阶段[i][j]>=202.5和阶段[i][j]<247.5）：
如果det[i][j]>=det[i-1][j+1]和det[i][j]>=det[i+1][j-1]：
gmax[i][j]=det[i][j]
#90度
如果（阶段[i][j]>=67.5和阶段[i][j]<112.5）或（阶段[i][j]>=247.5和阶段[i][j]<292.5）：
如果det[i][j]>=det[i-1][j]和det[i][j]>=det[i+1][j]：
gmax[i][j]=det[i][j]
#135度
如果（阶段[i][j]>=112.5和阶段[i][j]<157.5）或（阶段[i][j]>=292.5和阶段[i][j]<337.5）：
如果det[i][j]>=det[i-1][j-1]和det[i][j]>=det[i+1][j+1]：
gmax[i][j]=det[i][j]
返回gmax