Moving Media Filtro Kernel

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 introduttivo section. The scienziato e ingegnere s Guida al Digital Signal Processing di Steven W Smith, Ph D. Chapter 15 Moving Filters. Relatives media della media mobile Filter. In un mondo perfetto, filtra i progettisti avrebbe solo a che fare con dominio del tempo o le informazioni codificate dominio della frequenza, ma mai un miscela dei due nello stesso segnale Purtroppo, ci sono alcune applicazioni dove entrambi i domini sono contemporaneamente importanti per esempio, segnali televisivi rientrano in questa brutta informazioni categoria video è codificato nel dominio del tempo, cioè, la forma della forma d'onda corrispondente al modelli di luminosità nell'immagine Tuttavia, durante la trasmissione del segnale video viene trattato secondo la sua composizione frequenza, quali la sua larghezza di banda totale, come vengono aggiunte le onde portanti per colore del suono, il restauro eliminazione della componente continua, ecc come altro esempio, elettro interferenza - magnetic si comprende meglio nel dominio della frequenza, informazioni anche if. the segnale s è codificato nel dominio del tempo, per esempio, il controllo della temperatura in un esperimento scientifico potrebbe essere contaminato da 60 hertz dalle linee di alimentazione, 30 kHz da una commutazione alimentazione elettrica, o 1320 kHz da un locale stazione radio AM I parenti del filtro media mobile hanno una migliore performance nel dominio della frequenza, e può essere utile in questi applications. Multiple pass-dominio misto movimento filtri medi coinvolgono passare il segnale di ingresso attraverso un filtro media mobile due o più volte Figura 15-3a mostra il kernel di filtrazione complessiva risultante da un, due e quattro passaggi due passaggi sono equivalenti a utilizzare un kernel filtro triangolare un kernel filtro rettangolare convoluta con se stesso dopo quattro o più passaggi, il kernel del filtro equivalente assomiglia una gaussiana ricordare il teorema di limite centrale come mostrato in b, più passaggi producono una risposta al gradino s forma, rispetto alla retta del singolo passaggio le risposte in frequenza in ced sono date dall'equazione 15-2 moltiplicato per se stesso per ciascun passaggio Cioè, ogni volta che i risultati dominio convoluzione in una moltiplicazione del spectra. Figure frequenza 15-4 mostra la risposta in frequenza di altri due parenti del filtro a media mobile Quando una gaussiana puro viene usato come kernel filtro, la risposta in frequenza è anche una gaussiana, come discusso nel Capitolo 11 il gaussiano è importante perché è la risposta all'impulso di molti sistemi naturali e artificiali per esempio, un breve impulso di luce che entra una linea di trasmissione ottica fibra lunga uscirà come un impulso gaussiano, a causa della diversa percorsi seguiti dai fotoni all'interno della fibra il kernel filtro gaussiano è anche ampiamente utilizzato nel trattamento delle immagini, perché ha proprietà uniche che permettono veloci circonvoluzioni bidimensionali vedere il Capitolo 24 la seconda risposta in frequenza in Fig 15-4 corrisponde all'utilizzo di una finestra Blackman come un kernel filtro la finestra termine non ha alcun significato qui è semplicemente parte del nome accettato di questa curva la forma esatta della finestra Blackman è dato in Capitolo 16 Eq 16-2, 16-2 Fig tuttavia, sembra molto simile a una gaussiana. come sono questi parenti del filtro media mobile migliore rispetto al filtro media mobile sé Tre modi primo, e più importante, questi filtri hanno una migliore attenuazione stopband rispetto al filtro media mobile In secondo luogo, il kernel del filtro cono di ampiezza minore vicino alle estremità Ricordiamo che ogni punto nel segnale di uscita è una somma pesata di un gruppo di campioni dall'ingresso Se i coni kernel filtro, campioni del segnale di ingresso che sono più lontani sono date meno peso rispetto a quelli vicini Terzo, le risposte a gradino sono curve lisce , piuttosto che la linea retta brusco della media mobile Questi ultimi due sono di solito di beneficio limitato, anche se si potrebbe trovare applicazioni in cui sono genuini advantages. The movimento filtro a media e dei suoi parenti sono tutti circa lo stesso a ridurre il rumore casuale, pur mantenendo un risposta al gradino tagliente l'ambiguità sta nel modo in cui il tempo di salita della risposta al gradino è misurata Se il tempo di salita è misurato da 0 a 100 del passo, il filtro media mobile è il meglio che si può fare, come precedentemente illustrato in confronto, la misurazione del tempo di salita da 10 a 90 rende la finestra di Blackman migliore rispetto al filtro media mobile il punto è, questo è solo litigi teorica considerare questi filtri uguali in questo parameter. The differenza più grande in questi filtri è la velocità di esecuzione Utilizzando un algoritmo ricorsivo descritto di seguito, il filtro media mobile verrà eseguito come un fulmine nel vostro computer, infatti, è il più veloce del filtro digitale disponibile Diverse passaggi della media mobile sarà di conseguenza più lento, ma ancora molto rapido in confronto, i filtri gaussiani e Blackman sono estremamente lento, perché devono usare circonvoluzione Pensate un fattore di dieci volte il numero di punti del kernel filtro in base moltiplicazione essere circa 10 volte più lento Inoltre ad esempio, si aspettano una gaussiana 100 punto di essere 1000 volte più lento di una media mobile utilizzando medie recursion. Moving in R. To la meglio della mia conoscenza, R non dispone di una funzione incorporata per calcolare le medie Utilizzando la funzione di filtro in movimento, tuttavia, siamo in grado di scrivere una breve funzione per lo spostamento averages. We può quindi utilizzare la funzione su tutti i dati i dati MAV, o dati MAV , 11 se vogliamo specificare un numero diverso di punti dati da quello di default 5 plotting opere come previsto trama MAV data. In Oltre al numero di punti di dati su cui la media, possiamo anche modificare l'argomento lati delle funzioni di filtro lati 2 utilizza entrambi i lati, le parti 1 utilizza valori passati only. Post navigationment navigazione navigationment.