Glidande Medelvärde Image Processing

Mean Filtermon Namn Medel filtrering, utjämning, medelvärde, boxfiltrering. Brief Description. Mean filtrering är en enkel, intuitiv och lätt implementerad metod för utjämning av bilder, dvs att minska intensitetsvariationen mellan en pixel och den nästa. Det används ofta för att Reducera bruset i bilder. Hur fungerar det. Tanken med genomsnittlig filtrering är helt enkelt att ersätta varje pixelvärde i en bild med medelvärdet för dess grannar, inklusive sig själv. Detta medför att eliminera pixelvärden som inte representerar omgivningen. Medel Filtrering brukar betraktas som ett fällningsfilter Liksom andra omvälvningar är det baserat kring en kärna som representerar formen och storleken på grannskapet som ska samplas vid beräkning av medelvärden. Ofta används en 3 3 kvadratkärna, som visas i Figur 1, även om större kärnor t ex 5 5 rutor kan användas för hårdare utjämning Observera att en liten kärna kan appliceras mer än en gång för att producera en liknande men inte identisk effekt ect som ett enskilt pass med en stor kärna. Figur 1 3 3 medelkärnan som ofta används i medelfiltreringskodning, den enkla faltningen av en bild med denna kärna utför medelfiltreringsprocessen. Guidelines for Use. Manuell filtrering används vanligtvis som en enkel Metod för att minska bruset i en bild. Vi illustrerar filtret med. Visar det original som skadats av Gaussian ljud med ett medelvärde av noll och en standardavvikelse på 8. visar effekten av att tillämpa ett 3 3 medelfilter Observera att bruset är mindre uppenbart , men bilden har blivit mjukad. Om vi ​​ökar storleken på medelfilteret till 5 5 får vi en bild med mindre ljud och mindre högfrekventa detaljer, som visas. Den samma bilden mer allvarligt skadad av gaussiskt brus med ett medelvärde av noll och a av 13 visas i. Resultatet av medelfiltrering med en 3 3-kärna. En ännu mer utmanande uppgift tillhandahålls av. visar effekten av att stryka den högljudda bilden med ett 3 3 medelfilter Är ofta mycket Skiljer sig från de omgivande värdena, tenderar de att väsentligt snedvrida pixelmedelvärdet beräknat av medelfilteret. Användning av ett 5 5 filter ger istället. Detta resultat är inte en signifikant förbättring av brusreducering och dessutom är bilden nu mycket oskärpa. Dessa Exempel illustrerar de två huvudproblemen med medelfiltrering, som är. En enda bildpunkt med ett mycket representativt värde kan signifikant påverka medelvärdet för alla pixlar i dess närhet. När filterkvarteret sträcker sig en kant, kommer filtret att interpolera nya värden för pixlar på kanten och så kommer det att bli suddigt den här kanten. Det kan vara ett problem om skarpa kanter krävs i utmatningen. Båda dessa problem hanteras av medianfiltret, vilket ofta är ett bättre filter för att minska bruset än det genomsnittliga filtret, men det tar längre tid att beräkna. I allmänhet fungerar medelfilteret som ett lågpassfrekvensfilter och minskar därför de rumsintensitetsderivat som finns i bilden. Vi har redan sett thi s effekt som mjukning av ansiktsfunktionerna i ovanstående exempel. Tänk nu på bilden som visar en scen som innehåller ett större antal olika rumsfrekvenser. Efter utjämning en gång med ett 3 3 medelfilter vi erhåller. Observera att den låga rumsliga frekvensinformationen i Bakgrunden har inte påverkats avsevärt genom filtrering, men de en gång skarpa kanterna av förgrundsfoten har blivit mycket smidiga. Efter att ha filtrerats med ett 7 7-filter får vi en ännu mer dramatisk illustration av detta fenomen förbereda detta resultat till det som erhållits genom att passera en 3 3 filtrera över originalbilden tre gånger inmon Variants. Variations på det genomsnittliga utjämningsfiltret som diskuteras här inkluderar tröskelvärdesberäkning där utjämning appliceras under förutsättning att centrumpunktvärdet endast ändras om skillnaden mellan dess ursprungliga värde och medelvärdet är större än ett förinställt tröskelvärde. Detta medför att bruset slätas med en mindre dramatisk förlust i bilddeta Il. Andra fällningsfilter som inte beräknar medelvärdet av ett grannskap används ofta också för utjämning. En av de vanligaste av dessa är Gaussian utjämningsfilter. Interaktiv experiment. Du kan interaktivt experimentera med den här operatören genom att klicka här. Det genomsnittliga filtret Beräknas med hjälp av en konvoltering Kan du tänka på några sätt på vilka de speciella egenskaperna hos den genomsnittliga filterkärnan kan användas för att påskynda konvolutionen Vad är den komplexa beräkningen av denna snabbare convolution. Use en kantdetektor på bilden. og notera styrka av utmatningen Applicera sedan ett 3 3 medelfilter till originalbilden och kör kantdetektorn igen Kommentar på skillnaden Vad händer om ett 5 5 eller 7 7 filter används. Att använda ett 3 3 medelfilter två gånger ger inte ganska samma resultat som att tillämpa ett 5 5 medelfilter en gång. En 5 5-konverteringskärna kan dock konstrueras vilket är ekvivalent. Hur ser den här kärnan ut. Skapa en 7 7 convolutionskärna som har en ekvivalent nt effekt till tre pass med ett 3 3 medelfilter. Hur tror du att det genomsnittliga filtret skulle klara av Gaussian ljud som inte var symmetrisk om noll. Testa några exempel. R Boyle och R Thomas Computer Vision En första kurs Blackwell Scientific Publications, 1988, s. 32 - 34.E Davies Maskinsynteori, algoritmer och praktikar Academic Press, 1990, kap 3.D Vernon Machine Vision Prentice-Hall, 1991, kap 4. Lokal information. Specifika uppgifter om den här operatören kan hittas här. Mer generell råd om den lokala HIPR-installationen finns tillgänglig i den inledande sektionen Local Information. Ett filter eller ett genomsnittligt filter. Kategorin Digital signal och bildbehandling DSP och DIP-mjukvaruutveckling. Artikeln är en praktisk guide för medelfilter eller genomsnittlig filterförståelse och implementering Artikeln innehåller teori, C källkod, programmeringsanvisningar och provapplikation.1 Inledning till medelfilter eller medelfilter. Ett filter eller medelfilter är windowed filter av linjär klass som släpper signalbilden Filtret fungerar som lågpass En grundtanken bakom filteret är att någon del av signalbilden tar ett medelvärde över hela sitt grannskap. För att förstå hur det görs i praktiken, låt oss börja med fönster idé.2 Filterfönster eller mask. Låt oss föreställa dig att du borde läsa ett brev och vad du ser i text begränsad av hål i speciell stencil som denna. Fig 1 Första stencil. Så är resultatet av läsning ljudet t Ok, låt oss läs brevet igen, men med hjälp av en annan stencil. Fig 2 Andra stencil. Nå resultatet av att läsa t är ljud Låt oss göra det tredje försöket. Fig 3 tredje stencilen. Nu läser du bokstaven t som ljud. Vad händer här För att säga det i matematiskt språk gör du en operation som läser över elementbokstav t Och resultatet ljudet beror på elementet grannskap bokstäver bredvid t. And den stencilen, som hjälper till att plocka upp element grannskap, är fönster Ja, fönstret är bara En stencil eller ett mönster, med vilket du väljer elementet grannskap en uppsättning av element runt den givna för att hjälpa dig att fatta beslut Ett annat namn för filterfönstret är mask 3 i 2D. I tre dimensioner Tänk på byggnad Och nu om rum i den byggnaden Rummet är som 3D-fönster, vilket skär ut en del delrum från hela byggnadens rum Du kan hitta 3D-fönster i volym voxel bildbehandling. Fig 6 Fönster eller mask av storlek 3 3 3 i 3D.3 Förstå genomsnittlig filter. Nu kan vi se hur man tar ett genomsnitt över elementets grannskap Formeln är enkla sammanfattade element och dela summan av antalet element. Låt oss exempelvis beräkna ett medelvärde för fallet, skildrat i fig. 7.Fig 7 Med ett genomsnitt. Och det är allt Ja, vi har bara filtrerat 1D-signal med genomsnittligt filter Låt oss göra CV och skriva ned steg-för-steg-instruktioner för bearbetning med medelfilter. Använd filter eller genomsnittlig filteralgoritm. Placera ett fönster över elementet. Ta en genomsnittlig summa upp och dela upp summan av antalet elemen Nu när vi har algoritmen är det dags att skriva lite kod. Låt oss komma ner till programmering.4 1D-medelfiltrering. I det här avsnittet utvecklar vi 1D-medelfilter med fönster av storlek 5 Låt oss ha 1D-signal av längd N som input Det första steget är att placera fönster genom att ändra indexet för det ledande elementet. Uppmärksamma att vi börjar med det tredje elementet och slutar med det sista men två Problemet är att vi inte kan börja med det första elementet eftersom i det här fallet är den vänstra delen av filterfönstret tomt. Vi diskuterar nedan hur man löser det problemet. Det andra steget tar medeltalet ok. Nu, låt oss skriva ner algoritmen som funktion. Typelement kan definieras som .5 Behandling av kanter. För alla fönsterfilter finns det något problem Det är kantbehandling Om du placerar fönster över första sista elementet, kommer vänster fönstrets vänstra sida att vara tomt. För att fylla gapet ska signalen utökas. För medelfilter finns det Bra idé att förlänga signal eller bildsymmetriskall y, så här. Så innan vi skickar signal till vår genomsnittliga filterfunktion, ska signalen förlängas. Låt oss skriva ner wrappen, vilket gör alla förberedelser. Som vi kan se tar vår kod hänsyn till några praktiska problem. Först och främst kontrollerar vi vår signal för ingångsparametrar bör inte vara NULL, och signallängden ska vara positiv. Andra steg kontrollerar vi fallet N 1 Det här fallet är speciellt, för att bygga förlängning behöver vi minst två element. För signalen med 1 elementlängd är resultatet det Själva signalen Också uppmärksamma, vårt genomsnittliga filter fungerar på plats, om utgångsparameterresultatet är NULL. Nå låt oss allokera minnet för signalförlängning. Och kolla minnesallokering. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As an SMA-exempel, betrakta en säkerhet med följande stängningskurser över 15 dagar. Vecka 1 5 dagar 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dagar 26, 28, 26, 29, 27.Veek 3 5 dagar 28, 30 , 27, 29, 28. En 10-dagars MA skulle genomsnittliga slutkurserna för de första 10 dagarna som den första d ata point Nästa datapunkt skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta medeltalet och så vidare som visas nedan. Som tidigare noterat lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, desto längre tid period för MA, desto större är fördröjningen. Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom den innehåller priser under de senaste 200 dagarna. MAs längd som ska användas beror på handelsmålen , med kortare MAs som används för kortfristig handel och långsiktiga MAs mer lämpade för långsiktiga investerare 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under detta glidande medel anses vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två medelvärden går över. En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend medan en minskande MA indikerar att den är i en nedåtgående trend. På liknande sätt bekräftas uppåtgående moment med en bullish övergång som uppstår när en kortsiktiga MA kors över en längre sikt MA Nedåtgående momentum bekräftas med en bearish crossover, som uppstår när en kortsiktig MA korsar en längre termisk MA.