Python MatplotlibでNaN値を含む画像にガウシアンフィルタを適用する方法

NaN（非数）を含む画像にガウシアンフィルタを適用すると、行列内のすべての値がNaNに伝播し、結果としてNaNのみで構成される行列が出力されてしまいます。これは、SciPyの gaussian_filter 関数がNaNをそのまま計算に含めるために起こる現象です。本記事では、MatplotlibとSciPyを使ってこの挙動を実際に確認する手順とサンプルコードを解説します。

実行手順

• 図（figure）とサブプロットのセットを作成します。
• NaN値を含む行列（データ）を作成します。
• 元のデータを2D正規ラスタ上の画像として表示します。
• データに対してガウシアンフィルタを適用します。
• フィルタ適用後のデータ（gaussian_filter_data）を画像として表示します。
• 図を画面に表示するには show() メソッドを使用します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.ndimage import gaussian_filter
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
fig, axes = plt.subplots(2)
data = np.array([[1., 1.2, 0.89, np.nan],
    [1.2, np.nan, 1.89, 2.09],
    [.78, .67, np.nan, 1.78],
    [np.nan, 1.56, 1.89, 2.78]])
axes[0].imshow(data, cmap="cubehelix_r")
gaussian_filter_data = gaussian_filter(data, sigma=1)
axes[1].imshow(gaussian_filter_data, cmap="cubehelix_r")
plt.show()

出力結果

上図のように、左側にはNaNを含む元のデータが表示され、右側にはガウシアンフィルタ適用後の結果が表示されます。NaNが1つでも存在すると、フィルタの畳み込み演算を通じてNaNが領域全体へ広がり、右側の画像はすべてNaNとなってしまいます。

補足：NaNへの対処法

NaNの伝播を防ぎたい場合は、フィルタを適用する前にあらかじめNaNを処理しておく必要があります。主な方法としては以下が挙げられます。

• np.nan_to_num() を使ってNaNを0などの特定の値に置き換える。
• np.nanmean() や np.nanmedian() などを利用して、NaN部分を周辺の統計値で補間する。
• SciPyの scipy.ndimage.generic_filter と nan対応関数を組み合わせ、NaNを無視した独自のフィルタを実装する。

これらの前処理を行うことで、NaNを含む実測データや欠損値のある画像データに対しても、意味のある平滑化処理を適用できるようになります。