Moving Genomsnittet Image

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 det gaussiska bruset, vilket inte var symmetriskt omkring noll. Testa några exempel. R Boyle och R Thomas Computer Vision En första kurs Blackwell Scientific Publications, 1988, S. 32-34. Davies Maskinsynteori, algoritmer och praktikar Academic Press, 1990, kap 3.D Vernon Machine Vision Prentice-Hall, 1991, kap 4. Lokal information. Specifik information om den här operatören kan hittas här. Mer generell Råd om den lokala HIPR-installationen finns tillgänglig i den inledande sektionen för lokal information. Det bästa sättet att göra det enligt min mening är att använda en cirkulärbuffert för att lagra dina bilder. I en cirkulär - eller ringbuffert är det äldsta dataelementet I matrisen skrivs över av det nyaste elementet som tryckts in i matrisen. Grunderna för att skapa en sådan struktur beskrivs i den korta Mathworks-videon. Genomförande av en enkel cirkulär buffert. För varje iteration av huvudslingan som behandlar en si Ngle-bild, ladda bara en ny bild till cirkulärbufferten och använd sedan MATLAB s inbyggd i medelfunktion för att få genomsnittet effektivt. Om du behöver ange en fönstervaluta till data, gör sedan en tillfällig kopia av ramarna multiplicerad med Fönstret funktionen och ta medeltalet av kopian vid varje iteration av loop. answered aug 6 12 på 10 11.beräknar en sorts flytande medelvärde för var och en av de 10 banden över alla dina bilder Denna linje beräknar ett glidande medelvärde av medelvärdet över Dina bilder. För båda vill du lägga till en buffertstruktur som bara håller de 10 senaste bilderna För att förenkla det kan du också bara hålla allt i minnet. Här är ett exempel för Yout. Ändra den här raden Lägg till en dimension. Ändra det här. Då ska du visa användningen. Du skulle göra sth lik för medelvärde. ansvarad 6 aug 12 på 14 19. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Som ett SMA-exempel, överväga en säkerhet med följande stängningskurser över 15 dagar. Vecka 1 5 dagar 20, 22, 24, 25, 23.Veek 2 5 dagar 26, 28, 26, 29, 27.Veek 3 5 dagar 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagars MA skulle medeltala slutkurserna för den första 10 dagar som första datapunkt Den nästa datapunktet skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta medeltalet och så vidare som visas nedan. Som noterat tidigare lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priserna, desto längre tid 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 för de senaste 200 dagarna. MAs längd att använda Beror på handelsmålen, med kortare marknadsandelar som används för korttidshandel och långsiktiga marknadsandelar som är mer lämpade för långsiktiga investerare. Den 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under detta glidande medel som anses vara vara viktiga handelssignaler. MAs ger också viktiga handelssignaler på egen hand eller när två genomsnitt övergår. En stigande MA indikerar att s Ökningen är i en uptrend medan en minskande MA indikerar att den är i en downtrend På liknande sätt är uppåtgående momentum bekräftat med en haussead crossover som uppträder när en kortvarig MA korsar en längre sikt MA Nedåtgående momentum bekräftas med en bearish crossover, som uppstår när en kortsiktig MA passerar under en längre tid MA.