Movendo média imagem

Mean Filtermon Names Filtragem média, Suavização, Averaging, Box filtering. Breve descrição. Filtragem média é um método simples, intuitivo e fácil de implementar de suavizar imagens, ou seja, reduzir a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo. Reduzir o ruído em images. How It Works. The idéia de filtragem média é simplesmente para substituir cada valor de pixel em uma imagem com o valor médio médio de seus vizinhos, incluindo si mesmo Isso tem o efeito de eliminar os valores de pixel que não são representativos de seus arredores Mean A filtragem é geralmente pensada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em torno de um kernel que representa a forma e o tamanho da vizinhança a ser amostrada ao calcular a média. Muitas vezes um núcleo quadrado de 3 3 é usado, como mostrado na Figura 1, embora Maiores grãos, por exemplo, 5 5 quadrados podem ser usados ​​para uma suavização mais severa Note que um pequeno kernel pode ser aplicado mais de uma vez para produzir um efeito similar, mas não id Ect como uma única passagem com um grande kernel. Figura 1 3 3 média kernel freqüentemente usado em média filtragemputing a convolução direta de uma imagem com este kernel executa o processo de filtragem médio. Guidelines para Use. Mean filtragem é mais comumente usado como um simples Para reduzir o ruído em uma imagem. Mostramos o filtro usando. Mostra o original corrompido por ruído gaussiano com uma média de zero e um desvio padrão de 8. mostra o efeito de aplicar um filtro médio de 3 3 Observe que o ruído é menos aparente , Mas a imagem foi suavizada Se aumentarmos o tamanho do filtro médio para 5 5, obtemos uma imagem com menos ruído e menor detalhe de alta freqüência, como mostrado na imagem. A mesma mais severamente corrompida por ruído gaussiano com uma média de Zero e um de 13 é mostrado em. é o resultado da filtragem média com um kernel 3 3. Uma tarefa ainda mais desafiadora é fornecida por. Mostra o efeito de alisar a imagem ruidosa com um filtro médio de 3 3 Uma vez que os valores de pixel de ruído de disparo Muitas vezes são Diferentes dos valores envolventes, eles tendem a distorcer significativamente a média de pixels calculada pelo filtro médio. Usando um filtro 5 5 em vez disso, este resultado não é uma melhoria significativa na redução de ruído e, além disso, a imagem está agora muito desfocada. Um único pixel com um valor muito pouco representativo pode afetar significativamente o valor médio de todos os pixels em sua vizinhança. Quando a vizinhança do filtro se estende por uma borda, o filtro irá interpolar novos valores para Pixels na borda e assim vai borrar essa borda Isso pode ser um problema se bordas afiadas são necessárias na saída. Ambos estes problemas são abordados pelo filtro mediano que é muitas vezes um melhor filtro para reduzir o ruído do que o filtro médio, mas ele Leva mais tempo para calcular. Em geral, o filtro médio age como um filtro de freqüência de passagem baixa e, portanto, reduz as derivadas de intensidade espacial presentes na imagem. Agora, considere a imagem. que descreve uma cena contendo uma gama mais ampla de diferentes frequências espaciais Depois de suavizar uma vez com um filtro médio 3 3 obtemos. Observe que a informação de baixa freqüência espacial em O fundo não foi afetado significativamente pela filtragem, mas as bordas antes crisp do sujeito do primeiro plano foram suavemente suavizadas. Após a filtragem com um filtro 7 7, obtemos uma ilustração ainda mais dramática desse fenômeno, inpare este resultado ao obtido passando um 3 3 sobre a imagem original três vezes variantes inmon. As variações no filtro de suavização média discutido aqui incluem Aprimoramento de Limiar em que a suavização é aplicada sujeito à condição de que o valor de pixel central é alterado apenas se a diferença entre o seu valor original eo valor médio É maior do que um limite predefinido Isto tem o efeito de que o ruído é suavizado com uma perda menos dramática na imagem deta Il. Outros filtros de convolução que não calculam a média de um bairro também são freqüentemente usados ​​para alisar Um dos mais comuns destes é o filtro de suavização gaussiana. Experimentação interativa. Você pode interativamente experimentar com este operador clicando aqui. O filtro médio É calculado usando uma convolução Você pode pensar em quaisquer maneiras pelas quais as propriedades especiais do kernel de filtro médio podem ser usadas para acelerar a convolução Qual é a complexidade computacional desta convolução mais rápida. Use um detector de borda na imagem e observe a Força da saída Em seguida, aplique um filtro médio 3 3 para a imagem original e execute o detector de borda novamente Comentário sobre a diferença O que acontece se um filtro 5 5 ou 7 7 é usado. Aplicar um filtro médio 3 3 duas vezes não produz muito O mesmo resultado que a aplicação de um filtro de 5 5 vezes uma vez No entanto, um 5 5 convolução kernel pode ser construído o que é semelhante kernel like. Create um 7 7 convolução kernel que tem um equivalente Nt efeito a três passes com um filtro de média 3 3. Como você acha que o filtro médio iria lidar com o ruído gaussiano que não era simétrico cerca de zero Tente alguns exemplos. R Boyle e R Thomas Computer Vision Um primeiro curso Blackwell Scientific Publications, 1988, Pp 32 - 34.E Davies Teoria da Visão da Máquina, Algoritmos e Práticas Práticas Acadêmicas, 1990, Cap 3.D Visão Vernon Machine Prentice-Hall, 1991, Cap 4. Informações Locais. Informações específicas sobre este operador podem ser encontradas aqui. Aconselhamento sobre a instalação HIPR local está disponível na seção introdutória Informações Locais. A melhor maneira de fazer isso na minha opinião seria usar um buffer circular para armazenar suas imagens Em um buffer circular ou anel, o elemento de dados mais antigo Na matriz é substituído pelo elemento mais novo empurrado para a matriz Os conceitos básicos de fazer uma tal estrutura são descritos no vídeo curto Mathworks Implementando um buffer circular simples. Para cada iteração de você loop principal que lida com um si Ngle imagem, basta carregar uma nova imagem no buffer circular e, em seguida, usar MATLAB s construído em função médio para ter a média de forma eficiente. Se você precisar aplicar uma função de janela para os dados, em seguida, fazer uma cópia temporária dos quadros multiplicado por A função de janela e tomar a média da cópia em cada iteração do loop. answered ago 6 12 em 10 11.calculates um tipo de média móvel para cada uma das 10 bandas sobre todas as suas imagens Esta linha calcula uma média móvel de meanvalue over Suas imagens. Para tanto você vai querer adicionar uma estrutura de buffer que mantém apenas as últimas 10 imagens Para simplificá-lo, você também pode apenas manter todos na memória Aqui está um exemplo para Yout. Change esta linha Adicionar uma dimensão. E altere isso. Em seguida, para exibir use. You faria sth similar para meanvalue. answered agosto 6 12 em 14 19.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Moving Média - MA. BREAKING DOWN média móvel - MA. As um exemplo de SMA, considere uma segurança Com os seguintes preços de fechamento durante 15 days. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30, 27, 29, 28.A MA de 10 dias seria média dos preços de fechamento para o primeiro 10 dias como o primeiro ponto de dados O próximo ponto de dados iria cair o preço mais cedo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual porque eles são baseados no passado Preços mais longo o período de tempo para o MA, maior o atraso Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços para os últimos 200 dias O comprimento do MA para usar Depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados ​​para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com intervalos acima e abaixo desta média móvel considerados Ser importante trading signals. MAs também transmitir importantes sinais de negociação por conta própria, ou quando duas médias atravessam um aumento MA indica que o s A ecurity está em uma tendência de alta, enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo Momentânea é confirmado com um crossover, Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo.