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CommonestFilter[data,r]

範囲 r の近傍のすべての値を最頻値で置換することで data にフィルタをかける．

CommonestFilter[data,{r1,r2,…}]

データの 次元のフィルタリングに riを使う．

詳細
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CommonestFilter

CommonestFilter[data,r]

範囲 r の近傍のすべての値を最頻値で置換することで data にフィルタをかける．

CommonestFilter[data,{r1,r2,…}]

データの 次元のフィルタリングに riを使う．

詳細

  • CommonestFilterは，大多数フィルタとも呼ばれるもので，局所的最頻値を返すことでデータにフィルタをかけるために使われる． どの程度の効果があるかは r の値に依存する．
  • 範囲 r の各近傍に適用される関数はCommonestである．
  • 最頻画素が複数存在し，中心画素がその一つである場合は，中心画素が使われる．それ以外の場合は 画素がランダムな最頻画素で置換される．
  • data は次のいずれでもよい．
  • list任意階数の数値配列
    tseriesTimeSeriesやTemporalData等の時間データ
    image任意のImageオブジェクトまたはImage3Dオブジェクト
    audioAudioオブジェクト
    videoVideoオブジェクト
  • 多チャンネルの画像については，CommonestFilterは各画素を近傍の最頻画素ベクトルで置換する．
  • CommonestFilter[data,{r1,r2,…}]は，各サンプルを中心としたブロック中の最頻値を計算する．
  • CommonestFilterは，リストおよび画像について指標座標系を仮定する．
  • CommonestFilterは，データの境界ではより小さい近傍を使う．

例題

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例  (3)

大多数フィルタを数値ベクトルに適用する：

Wolfram Language code: CommonestFilter[{0, 1, -1, 1, 2, 1, 3, 3, 3, 1}, 1]

TimeSeriesにフィルタをかける：

Wolfram Language code: ts = TemporalData[TimeSeries, {{{-1, -2, -4, -4, -6, -7, -8, -11, -13, -11, -12, -11, -11, -12, -13, -13, -12, -11, -9, -8, -8, -7, -6, -7, -10, -11, -10, -9, -10, -9, -7, -7, -7, -8, -7, -7, -7, -8, -7, -8, -8, -7, -7, -7, -6, -6, -6, -7, -7, ... 2, -73, -73, -73, -74, -73, -73, -74, -75, -76, -75, -75, -74, -73, -72, -73, -75, -74, -74, -74}}, {{0, 782, 1}}, 1, {"Continuous", 1}, {"Discrete", 1}, 1, {ResamplingMethod -> {"Interpolation", InterpolationOrder -> 1}}}, False, 11.1];
Wolfram Language code: filtered = CommonestFilter[ts, 50]
Wolfram Language code: ListLinePlot[{ts, filtered}, PlotLegends -> {"original data", "filtered"}]

カラー画像に最頻値フィルタをかける：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], 3]

スコープ  (12)

データ  (8)

任意の式に最頻値フィルタを適用する：

Wolfram Language code: CommonestFilter[ {a, b, b, c, c, c, d, d, e}, 2]

2D配列に大多数フィルタをかける：

Wolfram Language code: CommonestFilter[(⁠| | | | | | - | - | - | - | | 1 | 1 | 2 | 0 | | 2 | 3 | 1 | 1 | | 1 | 1 | 0 | 0 | | 0 | 1 | 2 | 3 |⁠), 1]//MatrixForm

数量配列にフィルタをかける：

Wolfram Language code: data = {Quantity[2, "Meters"], Quantity[0, "Meters"], Quantity[0, "Meters"], Quantity[3, "Meters"], Quantity[0, "Meters"], Quantity[1, "Meters"], Quantity[3, "Meters"], Quantity[1, "Meters"], Quantity[1, "Meters"], Quantity[3, "Meters"], Quantity[3, "Meters"], Quantity[1, "Meters"]};
Wolfram Language code: filtered = CommonestFilter[data, 1]

EventSeriesにフィルタをかける：

Wolfram Language code: es = TemporalData[EventSeries, {{{8, 3, 1, 4, 10, 9, 4, 8, 5, 3, 5, 6, 1, 8, 3, 3, 2, 5, 0, 6, 4, 4, 3, 10, 0, 1, 1, 10, 3, 5, 2, 1, 8, 8, 2, 10, 9, 5, 4, 9, 8, 5, 1, 2, 8, 10, 0, 5, 8, 10, 0, 4, 4, 5, 8, 0, 8, 2, 3, 5, 9, 6, 5, 6, 10, 1, 8, 4 ... , 4, 0, 0, 7, 4, 6, 6, 6, 7, 7, 1, 9, 2, 3, 9, 10, 6, 2, 9, 7, 10, 5, 9, 7, 7, 9, 6, 7, 8, 6, 7, 8, 0, 2, 5, 5, 8, 7, 0, 9, 2, 2, 4, 5}}, {{0, 149, 1}}, 1, {"Discrete", 1}, {"Discrete", 1}, 1, {ResamplingMethod -> None}}, False, 10.1];
Wolfram Language code: filtered = CommonestFilter[es, 10]
Wolfram Language code: ListPlot[{es, filtered}, PlotLegends -> {"original data", "filtered"}, Filling -> Axis]

Audio信号にフィルタをかける：

Wolfram Language code: a = Import["ExampleData/rule30.wav"];
Wolfram Language code: b = CommonestFilter[a, 35]
Wolfram Language code: AudioPlot[{a, b}]

2Dグレースケール画像にフィルタをかける：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], 5]

動画のフレームにフィルタをかける：

Wolfram Language code: CommonestFilter[Video["ExampleData/fish.mp4"], 3]

3D立体に最頻値フィルタを適用する：

Wolfram Language code: CommonestFilter[ExampleData[{"TestImage3D", "CTengine"}], 2]

パラメータ  (4)

全方向に使用するために1つの半径を指定する：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], 3]

半径を大きくすると画像中の均一な値の範囲が増す：

Wolfram Language code: Table[Labeled[CommonestFilter[[image], r], Text["*r* = " <> ToString@r]], {r, {1, 3, 6}}]

最初の方向のみに大多数フィルタをかける：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], {10, 0}]

2番目の方向のみに：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], {0, 10}]

3D画像の垂直方向のみに最頻値フィルタをかける：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], {15, 0, 0}]

水平平面のみにフィルタをかける：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], {0, 5, 5}]

アプリケーション  (2)

各画素をその近傍の最頻色で置換するとポスタリゼーション効果が生まれる：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], 5]

大多数フィルタでバイナリ画像のノイズを除く：

Wolfram Language code: CommonestFilter[[image], 1]

特性と関係  (1)

最頻値フィルタはバイナリ画像に対してMedianFilterと同じ結果を与える：

Wolfram Language code: i = [image]; CommonestFilter[i, 3] === MedianFilter[i, 3]

考えられる問題  (1)

大多数フィルタを実数値データに適用しても，すべてのサンプル値が一意的かもしれないので，希望する効果は得られないかもしれない：

Wolfram Language code: x = RandomReal[{0, 3}, 8]
Wolfram Language code: CommonestFilter[x, 1]

サンプル値を量子化してこの問題を克服する：

Wolfram Language code: CommonestFilter[Floor[x], 1]//N

おもしろい例題  (1)

ランダムノイズに適用された最頻値フィルタ：

Wolfram Language code: CommonestFilter[Image[RandomImage[], "Byte"], 20]
Wolfram Research (2008), CommonestFilter, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/CommonestFilter.html （2025年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2008), CommonestFilter, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/CommonestFilter.html （2025年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2008. "CommonestFilter." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2025. https://reference.wolfram.com/language/ref/CommonestFilter.html.

APA

Wolfram Language. (2008). CommonestFilter. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/CommonestFilter.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_commonestfilter, author="Wolfram Research", title="{CommonestFilter}", year="2025", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/CommonestFilter.html}", note=[Accessed: 15-September-2026]}

BibLaTeX

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