Применять фильтры к изображениям, когда нет пикселей данных

У меня есть изображение, которое содержит много пикселей без данных. Изображение представляет собой массив 2d numpy, а значения без данных равны «Нет». Всякий раз, когда я пытаюсь применить к нему фильтры, кажется, что значения none учитываются в ядре и заставляют мои пиксели исчезать.

Например, у меня есть это изображение:

Я попытался применить к нему фильтр lee с помощью этой функции (взято из Speckle (Lee Filter) в Python):

from scipy.ndimage.filters import uniform_filter
from scipy.ndimage.measurements import variance

def lee_filter(img, size):
    img_mean = uniform_filter(img, (size, size))
    img_sqr_mean = uniform_filter(img**2, (size, size))
    img_variance = img_sqr_mean - img_mean**2

    overall_variance = variance(img)

    img_weights = img_variance / (img_variance + overall_variance)
    img_output = img_mean + img_weights * (img - img_mean)
    return img_output

но результаты выглядят так:

с предупреждением:

UserWarning: Предупреждение: преобразование замаскированного элемента в nan. дв = np.float64 (self.norm.vmax) - np.float64 (self.norm.vmin)

Я также пытался использовать библиотеку findpeaks.

from findpeaks import findpeaks
import findpeaks
#lee enhanced filter
image_lee_enhanced = findpeaks.lee_enhanced_filter(img, win_size=3, cu=0.25)

но я получаю такое же пустое изображение. Когда я использовал медианный фильтр на том же изображении, с ndimage проблем не возникло.

Мой вопрос: как я могу запустить эти фильтры на изображении, не позволяя значениям None прерывать результаты?

изменить: я предпочитаю не устанавливать значение пикселей равным 0, потому что значение диапазона пикселей находится в диапазоне от -50 до 1 (это значения индекса). Кроме того, я боюсь, что если я изменю его на любое другое значение, например, 9999), это также повлияет на фильтр (я ошибаюсь?)

Редактировать 2: Я прочитал ответ Криса Луенго и попытался применить что-то подобное с медианным фильтром scipy.ndimage, поскольку понял, что результат также искажен.

Это исходное изображение:

Я попытался замаскировать значения Null:

idx = np.ma.masked_where(img,img!=None)[:,1]
median_filter_img = ndimage.median_filter(img[idx].reshape(491, 473), size=10)
zeros = np.zeros([img.shape[0],img.shape[1]])

zeros[idx] = median_filter_img

Результат выглядит так (цвет темнее, чтобы увидеть проблему по краям):

Как видно, кажется, что значения ребер зависят от значений None. Я сделал это также с img! = 0, но получил ту же проблему.

(просто добавить: значения пикселей находятся в диапазоне от 1 до -35)