Średnie nazwy filtrów Średnia filtracja, wygładzanie, uśrednianie, filtrowanie pól. Błustego opisu. Mean filtrowanie jest prostą, intuicyjną i łatwą do wdrożenia metodą wygładzania obrazów, tzn. Zmniejszenie różnicy natężenia między jednym pikselem a następnym. zmniejszyć hałas w obrazach. Jak działa. Pomysł filtrowania oznacza po prostu zastąpienie każdej wartości pikseli obrazem ze średnią średnią wartościami sąsiadów, w tym samym sobą. Ma to na celu wyeliminowanie wartości pikseli, które są niereprezentatywne dla otoczenia Średnia filtrowanie jest zwykle traktowane jako filtr splotowy Podobnie jak inne konwergenty, opiera się on wokół jądra, który reprezentuje kształt i rozmiar sąsiedztwa, który ma być próbkowany podczas obliczania średniej Często używa się jądra kwadratowego 3 3, jak pokazano na rysunku 1, chociaż większe jądra, np. 5 5 kwadratów może być użyte do bardziej surowego wygładzania Uwaga, że małe jądro może być stosowane więcej niż jeden raz w celu uzyskania podobnego, ale nie identycznego ef ect jako pojedynczy przełęcz z wielkim jądrem. Rysunek 1 3 3 uśrednianie jądra często używane w średnim filtrowaniu prostego splatania obrazu z tym jądrem prowadzi średnią proces filtrowania. Nadania dla use. Mean filtrowanie jest najczęściej używany jako prosty metoda redukcji hałasu na obrazie. Zilustrujemy filtr używając. pokazuje oryginał uszkodzony przez szum Gaussa ze średnią zera, a standardowe odchylenie 8. pokazuje efekt zastosowania filtra średniego 3 3 Zwróć uwagę, że hałas jest mniej oczywisty , ale obraz został zmiękczony Jeśli zwiększamy rozmiar średniego filtra do 5 5, otrzymamy obraz o mniejszym poziomie szumu i mniej wysokiej częstotliwości, co pokazano na rysunku. Ten sam obraz poważniej uszkodzony przez szum Gaussa ze średnim zerowy i 13 jest pokazany w wyniku średniego filtrowania z jądrem 3 3. Daje to jeszcze większe wyzwanie. Pokazuje efekt wygładzania hałaśliwego obrazu za pomocą filtra 3 3 Ponieważ wartości pikseli pikseli są uśrednione są bardzo często różni się od wartości otaczających, mają tendencję do znacznego zniekształcania średniej pikseli obliczonej przez filtr średni. Wykorzystując 5 5 filtr daje. Ten wynik nie jest znaczącą poprawą redukcji szumów, a ponadto obraz jest teraz bardzo rozmazany. Te przykłady ilustrują dwa główne problemy związane ze średnim filtrowaniem, które są. Pojedynczy piksel o bardzo niewspółmiernej wartości może w znaczący sposób wpływać na wartość średnią wszystkich pikseli w jej sąsiedztwie. Kiedy sąsiedztwo filtru straddles krawędzi, filtr interpoluje nowe wartości dla piksele na krawędzi i tak zacierają tę krawędź Może to być problemem, jeśli na wyjściu potrzebne są ostre krawędzie. Wszystkie te problemy są rozwiązywane przez filtr mediana, który jest często lepszym filtrem redukującym hałas niż średni filtr, ale to trwa dłużej, aby obliczyć. Ogólnie rzecz biorąc, filtr średniej działa jak filtr częstotliwości dolnoprzepustowej, a tym samym zmniejsza pochodne natężenia przestrzennego obecne na obrazie. jako zmiękczenie cech twarzy w powyższym przykładzie Teraz rozważ obraz. przedstawiający scenę zawierającą szerszy zakres różnych częstotliwości przestrzennych Po wygładzeniu raz z 3 3 średnim filtrem uzyskuje się. Nieznajomość, że informacje o niskiej częstotliwości przestrzennej w tło nie zostało dotknięte znacząco przez filtrowanie, ale ostre krawędzie przedmiotu pierwszego planu zostały wyraźnie wygładzone Po filtracji z filtrem 7 7 otrzymaliśmy jeszcze bardziej dramatyczną ilustrację tego zjawiska, przygotowując ten wynik do uzyskanego przez przejęcie 3 3 na oryginalnym obrazku trzy razy nieaktywne Warianty. Wartości omawianego tutaj średniego filtru wygładzania obejmują uśrednianie progowe, przy czym wygładzanie jest stosowane pod warunkiem, że wartość punktu środkowego piksela jest zmieniana tylko wtedy, gdy różnica między jej pierwotną wartością a średnią wartością jest większy niż ustawiony próg To powoduje, że hałas jest wygładzony z mniej dramatyczną utratą obrazu deta il. Innych filtrów splotowych, które nie obliczają średniej w sąsiedztwie są również często używane do wygładzania Jednym z najczęstszych z nich jest filtr wygładzania Gaussa. Doświadczenie interaktywne. Możesz interaktywnie eksperymentować z tym operatorem, klikając tutaj. Ten filtr jest obliczany za pomocą convolution Czy można myśleć o dowolnych sposobach, w których można użyć specjalnych właściwości filtra jądra średniej wielkości w celu przyspieszenia splotu. Jaka jest złożoność obliczeniowa tego szybszego splotu. Użyj detektora krawędzi na obrazie. siła sygnału wyjściowego Następnie zastosuj filtr 3 3 do oryginalnego obrazu i ponownie wykryj czujnik krawędzi Skomentuj różnicę Co się stanie, jeśli używany jest filtr 5 5 lub 7 7. Stosowanie filtra 3 3 oznacza, że dwukrotnie nie daje dość ten sam efekt co zastosowanie 5 5 średniego filtra raz Jednak można zbudować 5 5 jądra konfliktu, który jest równoważny Co to jest jądro. Create 7 7 convolution jądro, które ma equivale nt na trzy przejścia z filtra średniego 3 3.Jak myślisz, że średni filtr byłby radzić sobie z hałasem Gaussa, który nie był symetryczny względem zera. Spróbuj zastosować kilka przykładów. R Boyle i R Thomas Computer Vision Pierwszy kurs Blackwell Scientific Publications, 1988, str. 32 - 34.E Davies Machine Wizja Teoria, algorytmy i praktyki Academic Press, 1990, Chap 3.D Vernon Machine Vision Prentice-Hall, 1991, Chap 4. Informacje o lokalach. Szczegółowe informacje o tym operatorze można znaleźć tutaj. porady dotyczące lokalnej instalacji HIPR są dostępne w sekcji Wprowadzenie do lokalnej informacji. Sporządzono w środę, 08 października 2008 r. 20 04 Zaktualizowano w czwartek, 14 marca 2017 r. 01 29 Wpisany przez Batuhan Osmanoglu Liczba wyświetleń 41557.Moving Average In Matlab. Often Uważam, w potrzebie uśredniania danych muszę zmniejszyć hałas trochę napisałem kilka funkcji, aby zrobić dokładnie to, co chcę, ale matlab s wbudowany w filtr funkcji działa całkiem dobrze, jak również tutaj będę pisać o 1D i 2D aver starzenie się danych.1D filtr może być zrealizowany przy użyciu funkcji filtra Funkcja filtra wymaga co najmniej trzech parametrów wejściowych współczynnika licznika dla filtra b, współczynnika mianownika dla filtra a, a dane X. Oczywiście można przebiegać średni filtr być zdefiniowane po prostu. Do danych 2D możemy użyć funkcji filter2 Matlab s Więcej informacji na temat działania filtra można wpisać. Tutaj jest szybkie i brudne wdrożenie 16 o 16 średniej ruchomych filtr Najpierw musimy zdefiniować filtr Ponieważ wszystko, co chcemy, jest równym udziałem wszystkich sąsiadów, możemy użyć tych funkcji Dzielimy wszystko 256 16 16, ponieważ nie chcemy zmieniać ogólnej amplitudy sygnału. Aby zastosować filtr możemy powiedzieć po prostu Poniżej znajdują się wyniki dla fazy interferogramu SAR W tym przypadku zakres znajduje się w osi Y i azymut jest odwzorowywany na osi X Filtr ma szerokość 4 pikseli w zakresie i szerokość 16 pikseli w Azimuth. Należy przetestować podstawowe przetwarzanie obrazu t Techniki w Matlab muszę przetestować i porównać szczególnie dwa typy filtrów filtr i filtru median. Czy obraz gładki przy użyciu median filtrowania, jest wielka funkcja medfilt2 z pola narzędzi przetwarzania obrazu Czy jest podobna funkcja dla średniego filtra lub jak używać filtr2 funkcji, aby utworzyć średni filtr. One z najważniejszych rzeczy dla mnie jest mieć możliwość ustawienia promienia filtra I e mediana filtra, jeśli chcę 3 x 3 promień maski, po prostu use. I chciałbym aby osiągnąć coś podobnego dla średniego filter. askeded Nov 15 09 at 16 12. user8264 I don t mieć dostęp do książki teraz, ale zazwyczaj Gaussian jądro zapewnia delikatniejsze efektu wygładzania i ma tendencję do zachowania krawędzi lepiej niż średni filtr o tym samym rozmiarze Pomyśl o częstotliwości odpowiedzi filtru dolnoprzepustowego w obu przypadkach Oto strona z dobrym wyjaśnieniem Amro 1 sierpnia 14 w 9 48.
No comments:
Post a Comment