Moving Average Image Verarbeitung

Mittlere Filtermon-Namen Mittlere Filterung, Glättung, Mittelwertbildung, Box-Filterung. Brief Beschreibung. Mean Filterung ist eine einfache, intuitive und einfach zu implementierende Methode der Glättung von Bildern, dh Verringerung der Menge der Intensität Variation zwischen einem Pixel und dem nächsten Es wird oft verwendet Reduzieren das Rauschen in Bildern. Wie es funktioniert. Die Idee der mittleren Filterung ist einfach, jeden Pixelwert in einem Bild mit dem mittleren Mittelwert seiner Nachbarn zu ersetzen, einschließlich selbst Dies hat die Wirkung der Beseitigung von Pixelwerten, die nicht repräsentativ für ihre Umgebung sind Filtern wird gewöhnlich als Faltungsfilter gedacht Wie andere Faltungen ist es um einen Kern herum, der die Form und Größe der Nachbarschaft darstellt, die bei der Berechnung des Mittels abgetastet werden soll. Oft wird ein 3 3-Quadrat-Kernel verwendet, wie in Abbildung 1 gezeigt Größere kernels zB 5 5 quadrate können für eine stärkere glättung verwendet werden Beachten Sie, dass ein kleiner Kern mehrfach angewendet werden kann, um eine ähnliche, aber nicht identische Wirkung wie ein einzelner Durchgang mit einem großen Kernel zu erzeugen. Figur 1 3 3 Mittelwertbildung Kern oft Verwendet in der mittleren Filteringputing die einfache Faltung eines Bildes mit diesem Kernel führt die mittlere Filterung Prozess. Guidelines für Use. Mean Filterung wird am häufigsten als eine einfache Methode zur Reduzierung von Rauschen in einem Bild verwendet. Wir illustrieren den Filter using. shows das Original Beschädigt durch Gauss'sches Rauschen mit einem Mittelwert von null und einer Standardabweichung von 8. zeigt den Effekt des Aufbringens eines 3 3 mittleren Filters Beachten Sie, dass das Rauschen weniger offensichtlich ist, aber das Bild wurde erweicht Wenn wir die Größe des mittleren Filters auf erhöhen 5 5 erhalten wir ein Bild mit weniger Rauschen und weniger hochfrequenten Details, wie in gezeigt. Das gleiche Bild, das durch Gauss'sches Rauschen mit einem Mittelwert von null und einem von 13 stärker verfälscht wird, ist das Ergebnis einer mittleren Filterung mit a 3 3 Kernel. Eine noch anspruchsvollere Aufgabe ist gegeben durch. Zeigt die Wirkung der Glättung des lärmenden Bildes mit einem 3 3-mittleren Filter Da die Schuss-Rausch-Pixel-Werte oft sehr verschieden von den umliegenden Werten sind, neigen sie dazu, den Pixel-Durchschnitt signifikant zu verzerren Berechnet durch den mittleren Filter. Um ein 5 5-Filter gibt es stattdessen. Dieses Ergebnis ist nicht eine signifikante Verbesserung der Rauschunterdrückung und darüber hinaus ist das Bild jetzt sehr verschwommen. Diese Beispiele veranschaulichen die beiden Hauptprobleme mit der mittleren Filterung, die sind Single-Pixel mit einem sehr nicht repräsentativen Wert kann den Mittelwert aller Pixel in seiner Nachbarschaft erheblich beeinflussen. Wenn die Filterumgebung eine Kante überspannt, wird der Filter neue Werte für Pixel auf der Kante interpolieren und so wird diese Kante verschwinden. Dies kann ein sein Problem, wenn scharfe Kanten in der Ausgabe erforderlich sind. Beide dieser Probleme werden durch den Median-Filter angepackt, die oft ein besserer Filter für die Reduzierung von Lärm als der mittlere Filter ist, aber es dauert länger zu berechnen. Im Allgemeinen fungiert der mittlere Filter als Tiefpass Frequenzfilter und reduziert daher die im Bild vorhandenen räumlichen Intensitätsderivate Wir haben diesen Effekt bereits als Erweichung der Gesichtsmerkmale im obigen Beispiel gesehen. Betrachten wir nun das Bild, das eine Szene mit einem breiteren Spektrum unterschiedlicher Raumfrequenzen darstellt Glättung einmal mit einem 3 3 mittleren Filter erhalten wir. Notice, dass die niedrige räumliche Frequenz Informationen im Hintergrund wurde nicht signifikant durch Filterung betroffen, aber die einmal knackigen Kanten der Vordergrund-Thema wurden deutlich geglättet Nach dem Filtern mit einem 7 7 Filter, Erhalten wir eine noch dramatischere Darstellung dieses Phänomens dieses Resultat zu dem, das durch das Durchleiten eines 3 3 Filters über das ursprüngliche Bild dreimal inmon Varianten erhalten wird. Schwankungen auf dem mittleren Glättungsfilter, der hier diskutiert wird, umfassen die Schwellenwertbildung, wobei die Glättung unter der Bedingung angewendet wird Dass der mittlere Pixelwert nur dann geändert wird, wenn die Differenz zwischen seinem ursprünglichen Wert und dem Mittelwert größer als ein voreingestellter Schwellenwert ist. Dies hat den Effekt, dass das Rauschen mit einem weniger dramatischen Verlust an Bilddetails geglättet wird. Andere Faltungsfilter, die nicht berechnen Mittelwert einer Nachbarschaft werden auch oft zum Glätten verwendet. Eines der häufigsten ist das Gaußsche Glättungsfilter. Interaktives Experimentieren. Sie können interaktiv mit diesem Operator experimentieren, indem du hier klickst. Der mittlere Filter wird mit einer Faltung berechnet. Kannst du an irgendwelche denken? Wege, in denen die speziellen Eigenschaften des mittleren Filterkerns verwendet werden können, um die Faltung zu beschleunigen Was ist die rechnerische Komplexität dieser schnelleren Faltung. Verwenden Sie einen Kantendetektor auf dem Bild und beachten Sie die Stärke der Ausgabe Dann wenden Sie eine 3 3 Mittelwert Filter auf das Originalbild und laufe den Flankendetektor wieder. Kommentar zum Unterschied Was passiert, wenn ein 5 5 oder ein 7 7 Filter verwendet wird. Ein 3 3 mittlerer Filter zweimal zu produzieren, erzeugt nicht das gleiche Ergebnis wie bei einem 5 5 mittleren Filter Einmal Allerdings kann ein 5 5 Faltungskern konstruiert werden, was äquivalent ist. Wie sieht dieser Kernel aus. Erfahre einen 7 7 Faltungskern, der einen gleichwertigen Effekt auf drei Durchgänge mit einem 3 3 mittleren Filter hat. Wie denkst du, der mittlere Filter wäre Mit Gaußschen Geräuschen umgehen, die nicht symmetrisch um null waren. Versuchen Sie einige Beispiele. R Boyle und R Thomas Computer Vision Ein erster Kurs Blackwell Scientific Publications, 1988, S. 32 - 34.E Davies Machine Vision Theorie, Algorithmen und Praktiken Academic Press, 1990, Kap 3.D Vernon Machine Vision Prentice-Hall, 1991, Chap 4.Lokale Informationen. Spezifische Informationen über diesen Operator finden Sie hier. Mehr allgemeine allgemeine Beratung über die lokale HIPR-Installation ist in der Local Information Einleitung Abschnitt. Mean Filter oder Durchschnitt Filter. Category Digitale Signal - und Bildverarbeitung DSP - und DIP-Software-Entwicklung. Abstrakt Der Artikel ist ein praktischer Leitfaden für Mittelfilter oder durchschnittliches Filterverständnis und - implementierung Artikel enthält Theorie, C-Quellcode, Programmieranleitung und Beispielanwendung.1 Einführung in den Mittelfilter , Oder durchschnittliche filter. Mean Filter oder durchschnittlichen Filter ist Fenster-Filter der linearen Klasse, die Signal-Bild glättet Der Filter arbeitet als Low-Pass ein Die Grundidee hinter Filter ist für jedes Element des Signalbildes nehmen einen Durchschnitt über seine Nachbarschaft zu verstehen Wie das in der Praxis gemacht wird, lasst uns mit der Fensteridee beginnen.2 Filterfenster oder Maske. Lass uns vorstellen, du solltest einen Brief lesen und was du im Text von Loch in einer speziellen Schablone wie dieses sehen wirst. Fig 1 Erste Schablone. So , Das Ergebnis des Lesens ist Ton t Ok, lass uns den Brief wieder lesen, aber mit der Hilfe einer anderen Schablone. Fig 2 Zweite Schablone. Jetzt das Ergebnis der Lesung t ist Sound Lassen Sie uns die dritte versuchen. Fig 3 Dritte Schablone. Jetzt lest du den Buchstaben t als Ton. Was passiert hier Um zu sagen, dass in der mathematischen Sprache, Sie machen eine Operation Lesen über Element Buchstabe t Und das Ergebnis Sound hängt von der Element Nachbarschaft Briefe neben t. Und diese Schablone, die hilft, Abholen Element Nachbarschaft, ist Fenster Ja, Fenster ist nur eine Schablone oder Muster, durch die Sie wählen die Element Nachbarschaft eine Reihe von Elementen um die gegebene, um Ihnen zu helfen, Entscheidung zu treffen Ein anderer Name für Filter-Fenster ist Maske 3 in 2D. In drei Dimensionen Denken über Gebäude Und jetzt über Raum in diesem Gebäude Das Zimmer ist wie 3D-Fenster, das schneidet einige Unterraum aus dem gesamten Raum des Gebäudes Sie finden 3D-Fenster in Volumen Voxel Bildverarbeitung. Fig 6 Fenster oder Maske von Größe 3 3 3 in 3D.3 Verständnis mittlerer Filter. Jetzt lassen Sie uns sehen, wie man einen Durchschnitt über Element s Nachbarschaft Die Formel ist einfach Summe Elemente und teilen Sie die Summe durch die Anzahl der Elemente Zum Beispiel, lassen Sie uns einen Durchschnitt berechnen Für den Fall, dargestellt in Abb. 7.Fig 7 Nehmen einen Durchschnitt. Und das ist alles Ja, wir haben nur 1D-Signal durch Mittelfilter gefiltert Lassen Sie uns machen Lebenslauf und schreiben Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die Verarbeitung durch Mittelfilter. Mean Filter oder durchschnittlichen Filter-Algorithmus. Stellen Sie ein Fenster über Element. Take eine durchschnittliche Summe Elemente und teilen Sie die Summe durch die Anzahl der Elemente. Jetzt, wenn wir den Algorithmus haben, ist es Zeit, um einige Code schreiben wir uns auf die Programmierung zu kommen .4 1D bedeuten Filterprogrammierung. In diesem Abschnitt entwickeln wir 1D Mittelfilter mit Fenster der Größe 5 Lassen Sie uns 1D Signal der Länge N als Eingang haben Der erste Schritt ist Fensterplatzierung wir tun, dass durch Ändern des Index des führenden element. Pay Aufmerksamkeit, Dass wir mit dem dritten Element anfangen und mit den letzten beiden Zweifeln fertig sind. Das Problem ist, dass wir nicht mit dem ersten Element beginnen können, denn in diesem Fall ist der linke Teil des Filterfensters leer. Wir werden unten diskutieren, wie man dieses Problem löst. Der zweite Schritt ist, den Durchschnitt zu nehmen, ok. Jetzt, lassen Sie uns notieren Sie den Algorithmus als Funktion. Type-Element könnte definiert werden.5.5 Bearbeiten von Kanten. Für alle Fenster-Filter gibt es ein Problem Das ist Kante Behandlung Wenn Sie Fenster über erste Platz Letztes Element, der linke rechte Teil des Fensters ist leer Um die Lücke zu füllen, sollte das Signal verlängert werden Für den mittleren Filter gibt es gute Idee, Signal oder Bild symmetrisch zu erweitern, wie dies. So, bevor das Signal an unsere mittlere Filterfunktion übergeben wird Signal sollte verlängert werden Lassen Sie uns notieren Sie den Wrapper, die alle Vorbereitungen macht. Wie Sie sehen können, berücksichtigt unser Code einige praktische Fragen Zuerst überprüfen wir unsere Eingangsparameter Signal sollte nicht NULL sein, und die Signallänge sollte positiv sein. Zweiter Schritt wir prüfen Fall N 1 Dieser Fall ist ein besonderer, denn um eine Erweiterung zu bauen brauchen wir mindestens zwei Elemente Für das Signal von 1 Elementlänge ist das Ergebnis das Signal selbst. Auch bei uns lohnt sich unser mittlerer Filter an Ort und Stelle Ausgabeparameter Ergebnis ist NULL. Jetzt lassen Sie uns Speicher für Signalverlängerung zuzuordnen und überprüfen Speicherzuordnung. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskurse über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. Eine 10-tägige MA würde das ausgleichen Schlusskurse für die ersten 10 Tage als der erste Datenpunkt Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, behalten die MAs die aktuelle Preisaktion vor Sie basieren auf vergangenen Preisen, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge Der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr geeignet für langfristige Investoren Die 200-Tage-MA ist weit gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen oben und unten Dieser gleitende Durchschnitt gilt als wichtige Handelssignale. MAs vermitteln auch wichtige Handelssignale auf eigene Faust oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen Ein aufsteigender MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Aufwärts-Impuls wird mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA-Abwärts-Impuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt wird, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter einem längerfristigen MA übergeht.