Moving Media Image Processing

Media filtraggio Filtermon nomi significano, ammorbidimento, una media, filtraggio Box filtering. Brief Description. Mean è un semplice, intuitivo e facile da implementare il metodo di smoothing immagini, cioè riducendo la quantità di variazione di intensità tra un pixel e l'altro è spesso usato per ridurre il rumore in images. How E works. The idea di filtraggio media è semplicemente quello di sostituire ogni valore di pixel in un'immagine con il valore medio media dei suoi vicini, compresa se stessa Questo ha l'effetto di eliminare i valori dei pixel che sono rappresentativi del loro ambiente medio filtraggio è solitamente pensato come una convoluzione filtro come altre spire si basa su un kernel che rappresenta la forma e le dimensioni della zona da campionare il calcolo della media Spesso un kernel piazza 3 3 viene utilizzata, come mostrato in figura 1, anche se kernel grandi EG 5 5 quadrati possono essere utilizzati per levigatura più grave Nota che un piccolo kernel può essere applicata più di una volta per produrre un effetto simile ma non identico come un unico passaggio con un grande kernel. Figure 1 3 3 kernel media spesso utilizzato in media filteringputing la convoluzione diretta di un'immagine con questo kernel svolge la media filtraggio process. Guidelines per il filtraggio Use. Mean è più comunemente usato come un metodo semplice per ridurre il rumore in un image. We illustrare il filtro using. shows l'originale corrotto da rumore gaussiano con media zero e una deviazione standard di 8.shows l'effetto dell'applicazione di un filtro 3 3 significare noti che il rumore è meno evidente, ma l'immagine è stata addolcita Se si aumenta la dimensione del filtro a media 5 5, si ottiene un'immagine con meno rumore e meno dettagli ad alta frequenza, come mostrato stessa immagine più gravemente corrotto da rumore gaussiano con media zero e di 13 in. The è mostrato in. is il risultato medio di filtraggio con un 3 3 kernel. An compito ancora più impegnativo è fornito by. shows l'effetto levigante dell'immagine rumoroso con un 3 3 significare filtro dal momento che i valori dei pixel di rumore colpo sono spesso molto diversi dai valori circostanti, tendono a distorcere significativamente la media dei pixel calcolata la media filter. Using 5 5 Filtro invece gives. This risultato non è un miglioramento significativo nella riduzione del rumore e, inoltre, l'immagine è ormai esempi molto blurred. These illustrano i due problemi principali con il filtraggio media, che are. A singolo pixel con un valore molto rappresentativo possono influenzare significativamente il valore medio di tutti i pixel nella sua neighborhood. When vicino filtro a cavallo di un bordo, il filtro interpolerà nuovi valori per pixel sul bordo e così sarà sfocatura che il bordo Questo può essere un problema se spigoli sono richieste output. Both di questi problemi vengono affrontati dal filtro mediano, che spesso è un filtro migliore per ridurre il rumore rispetto al filtro medio, ma richiede più tempo compute. In generali atti filtri medi come un passa-basso Filtro frequenza e, di conseguenza, riduce i derivati ​​intensità spaziali presenti nell'immagine Abbiamo già visto questo effetto come un ammorbidimento delle caratteristiche facciali nell'esempio precedente Consideriamo ora il image. which raffigura una scena contenente una più ampia gamma di diverse frequenze spaziali Dopo lisciatura una volta con un 3 3 significare filtro si obtain. Notice che le informazioni frequenza spaziale basso in background non è stata colpita in modo significativo dal filtro, ma i bordi croccanti una volta del soggetto in primo piano sono stati sensibilmente lisciato Dopo aver filtrato con un filtro 7 7, otteniamo un esempio ancora più drammatico di questo fenomeno inpare questo risultato a quello ottenuto facendo passare un filtro 3 3 sull'immagine originale per tre volte Inmon Variants. Variations sul filtro smoothing media discusso qui includere soglia della media in cui smoothing viene applicato a condizione che il valore del pixel centrale viene modificata solo se la differenza tra il valore iniziale ed il valore medio è maggiore di una soglia prefissata Questo ha l'effetto che il rumore è lisciata con una perdita meno drammatica immagine filtri di convoluzione detail. Other che non calcolare la media di un quartiere sono spesso utilizzati per la lisciatura uno dei più comuni di questi è il gaussiana lisciando filter. Interactive Experimentation. You può interattivamente sperimentare con questo operatore cliccando here. The significa filtro viene calcolata utilizzando una convoluzione Riuscite a pensare a qualsiasi i modi in cui possono essere utilizzate le proprietà speciali del kernel filtro di mezzo per accelerare la circonvoluzione Qual è la complessità computazionale di questo veloce convolution. Use un rilevatore bordo sulla bolla immagine. E la forza dell'uscita quindi applicare una media 3 3 filtro all'immagine originale ed eseguire il rilevatore bordo di nuovo Commenta la differenza Cosa succede se un 5 5 o un filtro 7 7 è used. Applying un filtro 3 3 dire due volte non produce abbastanza lo stesso risultato come l'applicazione di un 5 5 significa filtro una volta però, un kernel 5 5 convoluzione può essere costruito che equivale che cosa significa questo kernel guardare like. Create un kernel 7 7 convoluzione che ha un effetto equivalente a tre passaggi con un 3 3 dire filter. How pensi che il filtro media sarebbe far fronte con rumore gaussiano che non è stato simmetrica rispetto allo zero Provate alcuni examples. R Boyle e R Thomas Computer Vision un primo piatto Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34.E Davies Machine Vision Theory, algoritmi e le modalità Academic Press, 1990, cap 3.D Vernon Machine Vision Prentice-Hall, 1991 informazioni cap 4.Local Information. Specific su questo operatore può essere trovata consigli generali here. More circa l'installazione HIPR locale è disponibile nelle le informazioni locali del filtro section. Mean introduttivo, o media filter. Category digitale del segnale e l'immagine di elaborazione DSP e software DIP development. Abstract L'articolo è una guida pratica per il filtro media, o la comprensione media filtro e l'attuazione articolo contiene teoria, il codice sorgente C, le istruzioni di programmazione e campione application.1 Introduzione a significare filtro , o il filtro filter. Mean media o il filtro media è di filtro a finestre della classe lineare, che l'immagine del segnale leviga la filtro funziona come passa-basso uno l'idea alla base del filtro è per ogni elemento dell'immagine segnale di prendere una media di suoi dintorni per capire come che è fatto, in pratica, partiamo con finestra Filtro finestra idea.2 o mask. Let noi immaginiamo, si dovrebbe leggere una lettera e ciò che si vede nel testo sono limitati dal buco nel stencil speciale come this. Fig 1 Prima stencil. So , il risultato della lettura è t suono Ok, leggiamo di nuovo la lettera, ma con l'aiuto di un altro stencil. Fig 2 seconda stencil. Now il risultato della lettura t è il suono facciamo il terzo try. Fig 3 terzo stencil. Ora si sta leggendo la lettera T come sound. What accade qui per dire che in linguaggio matematico, si stanno facendo un'operazione di lettura sopra elemento lettera T e il suono risultato dipende dalle lettere di quartiere elemento vicino al T. and che stencil, che aiuta a raccogliere quartiere elemento, è la finestra Sì, la finestra è solo uno stencil o un motivo, per mezzo del quale si sta selezionando il quartiere elemento di un insieme di elementi in tutto il data una per aiutarvi a prendere decisioni un altro nome per la finestra di filtro è la maschera 3 in 2D. In tre dimensioni pensare a costruire Ed ora circa camera in quell'edificio la stanza è come finestra 3D, che taglia fuori alcuni subspazio da tutto lo spazio dell'edificio finestra 3D si può trovare in un'immagine di volume voxel processing. Fig 6 finestra o la maschera di dimensioni 3 3 3 in intesa 3D.3 significa filter. Now vediamo, come prendere una media di elemento s quartiere la formula è semplice riassumere gli elementi e dividere la somma per il numero di elementi per esempio, calcoliamo una media per il caso, raffigurato in fig 7.Fig 7 l'assunzione di un average. And che è tutto Sì, non ci resta che filtrato segnale 1D dal filtro media facciamo curriculum e scrivere le istruzioni passo-passo per l'elaborazione di media filter. Mean filtro o filtro a media algorithm. Place una finestra sopra element. Take una media di riassumere gli elementi e dividere la somma per il numero di elements. Now, quando abbiamo l'algoritmo, è il momento di scrivere del codice ci ha lasciato scendere a programmazione .4 1D significa filtrare programming. In questa sezione sviluppiamo 1D intende filtro con la finestra di dimensioni 5 Cerchiamo di avere segnale 1D di lunghezza N in input il primo passo è la finestra immissione facciamo che cambiando l'indice dei principali attenzione element. Pay, che stiamo iniziando con il terzo elemento e terminando con l'ultimo ma due il problema è che non possiamo iniziare con il primo elemento, perché in questo caso la parte sinistra della finestra filtro è vuota come descritto in seguito, come risolvere questo problema. il secondo passo sta prendendo la media, ok. Now, dobbiamo annotare il algoritmo come elemento function. Type potrebbe essere definita as.5 trattare edges. For tutto finestra filtri c'è qualche problema che è bordo trattare Se si posiziona finestra sopra prima ultimo elemento, la parte sinistra a destra della finestra sarà vuota per colmare il gap, il segnale dovrebbe essere esteso per filtro media vi è una buona idea di estendere il segnale o immagine simmetricamente, come this. So, prima di passare il segnale alla nostra funzione di filtro media il segnale deve essere esteso scriviamo giù l'involucro, che rende tutti preparations. As si può vedere, il nostro codice tiene conto di alcune questioni pratiche Prima di tutto, controlliamo il nostro segnale parametri di input non dovrebbe essere NULL, e la durata del segnale dovrebbe essere positivo. secondo passo, controlliamo caso N 1 Questo caso è uno speciale, perché per costruire l'estensione abbiamo bisogno di almeno due elementi per il segnale di 1 lunghezza dell'elemento il risultato è il segnale stesso, nonché di prestare attenzione, il nostro filtro media lavora sul posto, se risultato parametro di output è NULL. Now farci allocare memoria per il segnale di controllo della memoria extension. And allocation. Moving media - MA. BREAKING GIU media Mobile - MA. As un esempio SMA, prendere in considerazione un titolo con i seguenti prezzi di chiusura oltre 15 days. Week 1 5 giorni 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 giorni 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 giorni 28, 30, 27, 29, 28.A 10 giorni MA avrebbe una media basata sulla prezzi di chiusura per i primi 10 giorni come il primo punto di dati il ​​punto dati successivo sarebbe cadere il primo prezzo, aggiungere il prezzo del giorno 11 e fare la media, e così via, come mostrato below. As osservato in precedenza, il Mas lag attuale azione di prezzo perché si basano su prezzi passati più lungo è il periodo di tempo per il mA, maggiore è il ritardo Così un 200 giorni mA avrà un grado molto maggiore di ritardo di 20 giorni mA perché contiene prezzi degli ultimi 200 giorni la lunghezza del MA da utilizzare dipende dagli obiettivi di trading, con AIC più brevi utilizzati per il trading a breve termine ea lungo termine AIC più adatto per investitori a lungo termine il 200 giorni MA è ampiamente seguita dagli investitori e commercianti, con interruzioni sopra e sotto questa media mobile considerato importante signals. MAs commerciali impartiscono anche importanti segnali di trading per conto proprio, o quando due medie attraversa un mA in aumento indica che la sicurezza è in una tendenza rialzista, mentre un mA in calo indica che è in una tendenza al ribasso Allo stesso modo, slancio verso l'alto è confermata con un crossover rialzista che si verifica quando un MA breve termine attraversa sopra un MA-lungo termine slancio verso il basso è confermata con un crossover ribassista, che si verifica quando un MA breve termine incrocia al di sotto di un MA-lungo termine.