Mudança Média Filtro Kernel

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. O conselho sobre a instalação local de HIPR está disponível na seção introdutória local da informação. O guia do cientista e do coordenador ao processamento de sinal digital Por Steven W Smith, Ph D. Capítulo 15 Filtros moventes. Filtros da média movente. Em um mundo perfeito , Os designers de filtro só teriam que lidar com informações de domínio de tempo ou domínio codificado de domínio, mas nunca uma mistura dos dois no mesmo sinal Infelizmente, existem algumas aplicações onde ambos os domínios são s Por exemplo, os sinais de televisão caem nesta categoria desagradável. A informação de vídeo é codificada no domínio do tempo, isto é, a forma da forma de onda corresponde aos padrões de brilho na imagem. No entanto, durante a transmissão o sinal de vídeo é tratado de acordo com a sua Como a sua largura de banda total, como as ondas portadoras para a cor do som são adicionadas, restauração de eliminação da componente DC, etc. Como outro exemplo, a interferência eletromagnética é melhor compreendida no domínio da freqüência, mesmo se a informação do sinal É codificado no domínio do tempo Por exemplo, o monitor de temperatura numa experiência científica pode estar contaminado com 60 hertz das linhas eléctricas, 30 kHz a partir de uma fonte de alimentação de comutação ou 1320 kHz a partir de uma estação de rádio AM local Parentes do filtro de média móvel Têm melhor desempenho de domínio de freqüência e podem ser úteis nessas aplicações de domínio misturado. Os filtros de média móvel de passagem múltipla envolvem a passagem do Sinal de entrada através de um filtro de média móvel duas ou mais vezes Figura 15-3a mostra o kernel de filtro global resultante de uma, duas e quatro passagens Duas passagens são equivalentes à utilização de um kernel de filtro triangular um núcleo de filtro retangular convolveu consigo mesmo Após quatro ou mais passes , O kernel de filtro equivalente parece um Gaussiano relembrar o Teorema do Limite Central Como mostrado em b, passagens múltiplas produzem uma resposta de passo em forma de s, em comparação com a reta da passagem única As respostas de freqüência em c e d são dadas pela Eq. 15 -2 multiplicado por si mesmo para cada passagem Isto é, cada vez que a convolução do domínio resulta em uma multiplicação dos espectros de frequência. A Figura 15-4 mostra a resposta em frequência de dois outros parentes do filtro de média móvel Quando um Gaussiano puro é usado como um filtro Kernel, a resposta de freqüência é também um Gaussiano, como discutido no Capítulo 11 O Gaussiano é importante porque é a resposta ao impulso de muitos sistemas naturais e artificiais Por exemplo, um bri O pulso de luz que entra em uma longa linha de transmissão de fibra óptica sairá como um pulso gaussiano, devido aos diferentes caminhos tomados pelos fótons dentro da fibra. O kernel de filtro Gaussiano também é amplamente utilizado no processamento de imagem porque possui propriedades únicas que permitem A segunda resposta de freqüência na Fig. 15-4 corresponde ao uso de uma janela de Blackman como um kernel de filtro A janela de termo não tem significado aqui é simplesmente parte do nome aceito desta curva A forma exata da janela de Blackman É dada no Capítulo 16 Eq. 16-2, Fig. 16-2 no entanto, se parece muito com um Gaussiano. Como são esses parentes do filtro de média móvel melhor do que o filtro de média móvel em si? Três maneiras Primeiro e mais importante, esses filtros têm Melhor atenuação de banda de interrupção do que o filtro de média móvel Em segundo lugar, os kernels de filtro cônico para uma menor amplitude perto das extremidades Lembre-se que cada ponto no sinal de saída é uma soma ponderada de um grupo de amostra S a partir da entrada Se o kernel do filtro diminui, as amostras no sinal de entrada que estão mais distantes são dadas menos peso do que aqueles perto de Terceiro, as respostas do passo são curvas suaves, ao invés da linha reta abrupta da média móvel Estes dois últimos são Geralmente de benefício limitado, embora você possa encontrar aplicações onde eles são verdadeiras vantagens. O filtro de média móvel e seus parentes são todos aproximadamente o mesmo na redução de ruído aleatório, mantendo uma resposta passo agudo A ambigüidade reside em como o tempo de subida da resposta passo é Medido Se o tempo de subida é medido de 0 a 100 do passo, o filtro de média móvel é o melhor que você pode fazer, como mostrado anteriormente Em comparação, medir o tempo de subida de 10 a 90 torna a janela de Blackman melhor do que o filtro de média móvel O ponto É, isso é apenas disputas teóricas considerar esses filtros iguais neste parâmetro. A maior diferença entre esses filtros é a velocidade de execução Usando um algoritmo recursivo descrito n Ext, o filtro da média móvel funcionará como o relâmpago em seu computador Na verdade, é o filtro digital o mais rápido disponível Várias passagens da média movente serão correspondentemente mais lentas, mas ainda muito rápidas Em comparação, os filtros de Gaussian e de Blackman são excruciatingly lentos, Porque eles devem usar convolução Pense um fator de dez vezes o número de pontos no kernel de filtro com base na multiplicação sendo cerca de 10 vezes mais lento que a adição Por exemplo, espere um Gaussiano de 100 pontos para ser 1000 vezes mais lento do que uma média móvel usando recursão. Médias em R. Para o melhor do meu conhecimento, R não tem uma função interna para calcular médias móveis Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis. Podemos então usar a função em qualquer dados Dados de mav ou dados de mav, 11 se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados do que o padrão de 5 plotagem funciona como dados de mav de lote esperado. Além do número de pontos de dados sobre os quais t O média, podemos também alterar o argumento lados do filtro funções lados 2 usa ambos os lados, lados 1 usa valores passados ​​only. Post navegação navigationment navigationment.