Flytte Gjennomsnittet Filter Kjerne

Mean Filtermon Names Gjennomsnittlig filtrering, utjevning, gjennomsnittlig, boksfiltrering. Brief Description. Mean filtrering er en enkel, intuitiv og enkel å implementere metode for utjevning av bilder, dvs. redusere intensitetsvariasjonen mellom en piksel og den neste. Det er ofte vant til redusere støy i bilder. Hvordan fungerer det. Ideen om gjennomsnittlig filtrering er bare å erstatte hver pikselverdi i et bilde med gjennomsnittlig gjennomsnittsverdi for naboene, inkludert seg selv. Dette medfører at man eliminerer pikselverdier som ikke representerer omgivelsene. filtrering er vanligvis tenkt som et convolution filter Som andre omviklinger er det basert rundt en kjerne som representerer formen og størrelsen på nabolaget som skal samples ved beregning av gjennomsnittet. Det er ofte brukt en 3 3 kvadratkjerne, som vist i figur 1, selv om større kjerner, f. eks. 5 5 kvadrater kan brukes til mer utjevning. Merk at en liten kjerne kan påføres mer enn en gang for å produsere en lignende, men ikke identisk, eff ect som et enkelt pass med en stor kjerne. Figur 1 3 3 Gjennomsnittlig kjerne som ofte brukes i gjennomsnittsfiltrering, gjør den enkle sammenføyningen av et bilde med denne kjernen utført med den gjennomsnittlige filtreringsprosessen. Retningslinjer for bruk. Men filtrering er oftest brukt som en enkel metode for å redusere støy i et bilde. Vi illustrerer filteret ved bruk. viser originalen ødelagt av Gaussisk støy med et gjennomsnitt på null og en standardavvik på 8. viser effekten av å anvende et 3 3 middelfilter. Merk at støyen er mindre tydelig , men bildet har blitt myknet. Hvis vi øker størrelsen på det gjennomsnittlige filteret til 5 5, får vi et bilde med mindre støy og mindre høyfrekvent detalj, som vist i. Det samme bildet er mer alvorlig ødelagt av gaussisk støy med et gjennomsnitt av null og a av 13 vises i. Resultatet av gjennomsnittlig filtrering med en 3 3-kjernen. En enda mer utfordrende oppgave er gitt av. viser effekten av å jevne ut det støyende bildet med et 3 3 gjennomsnittlig filter er ofte veldig forskjellig fra de omkringliggende verdiene, har de en tendens til å vesentlig forvride pikselmiddelet beregnet av gjennomsnittlig filter. Bruk av et 5 5 filter gir i stedet. Dette resultatet er ikke en signifikant forbedring av støyreduksjon, og i tillegg er bildet nå veldig uskarpt. Disse eksempler illustrerer de to hovedproblemene med gjennomsnittlig filtrering, som er. En enkelt piksel med en svært representativ verdi kan betydelig påvirke middelverdien av alle piksler i sitt nabolag. Når filterkvarteret strekker seg over en kant, vil filteret interpolere nye verdier for piksler på kanten, og det vil også sløre den kanten. Dette kan være et problem hvis skarpe kanter kreves i utgangen. Utover disse problemene løses medianfilteret, som ofte er et bedre filter for å redusere støy enn det gjennomsnittlige filteret, men det tar lengre tid å beregne. Generelt fungerer det gjennomsnittlige filteret som et lavpassfrekvensfilter og reduserer derfor de romlige intensitetsderivatene som er tilstede i bildet. Vi har allerede sett thi s effekt som en mykning av ansiktsfunksjonene i eksemplet ovenfor. Nå betrakt bildet som viser en scene som inneholder et bredere spekter av forskjellige romlige frekvenser. Etter utjevning en gang med et 3 3 gjennomsnittlig filter vi oppnår. Merk at den lave romlige frekvensinformasjonen i Bakgrunnen har ikke blitt påvirket vesentlig ved filtrering, men de en gang skarpe kanter av forgrunnsfaget har blitt kraftig jevnet. Etter filtrering med et 7 7-filter får vi en enda mer dramatisk illustrasjon av dette fenomenet til å gjøre dette resultatet til det som oppnås ved å sende en 3 3 filter over det opprinnelige bildet tre ganger inmon Variants. Variasjoner på det gjennomsnittlige utjevningsfilteret som diskuteres her inkluderer Terskelverdiberegning hvor utjevning er pålagt underlagt betingelsen om at midtpunktpikselverdien bare endres hvis forskjellen mellom dens opprinnelige verdi og gjennomsnittsverdien er større enn en forhåndsinnstilt terskel Dette medfører at støyen blir jevnet med et mindre dramatisk tap i bildedeta il. Andre sammenføyningsfiltre som ikke beregner gjennomsnittet av et nabolag, brukes også ofte til utjevning. En av de vanligste av disse er Gaussian utjevningsfilter. Interaktiv eksperiment. Du kan interaktivt eksperimentere med denne operatøren ved å klikke her. Det gjennomsnittlige filteret beregnes ved hjelp av en konvolusjon Kan du tenke på noen måter der de spesielle egenskapene til den gjennomsnittlige filterkjernen kan brukes til å fremskynde konvolusjonen Hva er den beregningsmessige kompleksiteten til denne raskere convolution. Use en kantdetektor på bildet. og noter Styrken på utgangen Bruk deretter et 3 3 middelfilter til det opprinnelige bildet og kjør kantdetektoren igjen. Kommentar på forskjellen Hva skjer hvis et 5 5 eller 7 7 filter brukes. Å bruke et 3 3 middelfilter to ganger, produserer ikke ganske samme resultat som å bruke et 5 5 gjennomsnittlig filter en gang Imidlertid kan en 5 5 konvolusjonskjerne bygges som er ekvivalent. Hva ser denne kjernen ut. Opprett en 7 7 konvolusjonskjerne som har en ekvivalent nt effekt til tre passerer med et 3 3 middel filter. Hvordan tror du at det gjennomsnittlige filteret ville takle Gaussisk støy som ikke var symmetrisk om null Prøv noen eksempler. R Boyle og R Thomas Computer Vision En første kurs Blackwell Scientific Publications, 1988, pp. 32-34. Davies Machine Vision Theory, Algorithms and Practices. Academic Press, 1990, kap. 3.D Vernon Machine Vision Prentice-Hall, 1991, kap 4. Lokal informasjon. Spesifikke opplysninger om denne operatøren kan bli funnet her. Mer generelt råd om den lokale HIPR-installasjonen er tilgjengelig i Innledning for lokal informasjon. Forskeren og ingeniørens veiledning til digital signalbehandling av Steven W Smith, Ph D. Chapter 15 Moving Average Filters. Relatives of the Moving Average Filter. I en perfekt verden , ville filterdesignere bare måtte håndtere tidsdomene eller frekvensdomene kodet informasjon, men aldri en blanding av de to i samme signal. Dessverre er det noen applikasjoner der begge domener er s Samtidig viktig TV-signaler faller inn i denne ekle kategorien Videoinformasjon er kodet i tidsdomene, det vil si, formen på bølgeformen tilsvarer lysstyrkenes mønstre i bildet. Under sendingen behandles videosignalet i henhold til dets frekvenssammenstilling, for eksempel total båndbredde, hvordan bærerbølger for lydfarge er tilsatt, eliminering av gjenopprettelse av DC-komponenten, osv. Som et annet eksempel forstås elektromagnetisk interferens best i frekvensdomenet, selv om signalets informasjon er kodet i tidsdomene. For eksempel kan temperaturmåleren i et vitenskapelig eksperiment bli forurenset med 60 hertz fra kraftledninger, 30 kHz fra en vekselstrømforsyning, eller 1320 kHz fra en lokal AM-radiostasjon. Tilhenger av det bevegelige gjennomsnittsfilteret har bedre frekvensdomainytelse, og kan være nyttig i disse blandede domeneprogrammer. Multiple-pass glidende gjennomsnittlige filtre innebærer å passere inngangssignal gjennom et glidende gjennomsnittsfilter to eller flere ganger Figur 15-3a viser den samlede filterkjernen som resulterer fra en, to og fire pass. To pass er ekvivalent med å bruke en trekantet filterkjerne en rektangulær filterkjerne forbundet med seg selv Etter fire eller flere passerer , den ekvivalente filterkjernen ser ut som en Gaussisk tilbakekalling av den sentrale grenseetningen. Som vist i b, produserer flere passerer et s-formet trinnsvar i forhold til den rette linjen i enkeltpasset. Frekvensresponsene i c og d er gitt av Eq 15 -2 multiplisert med seg selv for hvert pass Det vil si at hver gang domenekonvolusjon resulterer i en multiplikasjon av frekvensspektrene. Figur 15-4 viser frekvensresponsen til to andre slektninger av det bevegelige gjennomsnittsfilteret Når en ren gaussian brukes som et filter kjernen, er frekvensresponsen også en gaussisk, som omtalt i kapittel 11 Gaussian er viktig fordi det er impulsresponsen til mange naturlige og menneskeskapte systemer For eksempel er en bri hvis lyspuls som kommer inn i en lang fiberoptisk overføringslinje, vil gå ut som en Gaussisk puls på grunn av de forskjellige veiene tatt av fotonene i fiberen. Den gaussiske filterkjernen brukes også mye i bildebehandlingen fordi den har unike egenskaper som tillater raske to - dimensjonale konvolutter se kapittel 24 Den andre frekvensresponsen i figur 15-4 tilsvarer bruk av et Blackman-vindu som en filterkjerne. Termvinduet har ingen betydning her, det er bare en del av det aksepterte navnet på denne kurven. Den nøyaktige formen til Blackman-vinduet er gitt i kapittel 16 Eq 16-2, fig 16-2, men det ser ut som en Gauss. Hvordan er disse slektninger av det bevegelige gjennomsnittlige filteret bedre enn det bevegelige gjennomsnittsfilteret selv Tre måter Først og viktigst, har disse filtrene bedre stoppbåndsdemping enn det bevegelige gjennomsnittsfilteret For det andre taper filterkjernene til en mindre amplitude nær endene. Husk at hvert punkt i utgangssignalet er en vektet sum av en gruppe prøve s fra inngangen Hvis filterkjernen fester, blir prøver i inngangssignalet som er lengre unna gitt mindre vekt enn de som ligger i nærheten av Tredje. Trinnresponsene er glatte kurver, i stedet for den brune rette linjen til det bevegelige gjennomsnittet. Disse to siste er Vanligvis med begrenset nytte, selv om du kanskje finner applikasjoner der de er ekte fordeler. Det bevegelige gjennomsnittsfilteret og dets slektninger handler om det samme for å redusere tilfeldig støy, samtidig som du opprettholder et skarp trinnrespons. Uklarheten ligger i hvordan reaksjonstiden for trinnresponsen er målt Hvis reistiden måles fra 0 til 100 av trinnet, er det glidende gjennomsnittsfilteret det beste du kan gjøre, som tidligere vist. Til sammenligning måler riddetiden fra 10 til 90 Blackman-vinduet bedre enn det bevegelige gjennomsnittsfilteret. Pointen er, dette er bare teoretisk skvelling anser disse filtene like i denne parameteren. Den største forskjellen i disse filtene er utføringshastighet. Bruk en rekursiv algoritme beskrevet n ext, det bevegelige gjennomsnittsfilteret vil løpe som lyn i datamaskinen. Faktisk er det det raskeste digitale filteret. Flere passerer av det bevegelige gjennomsnittet vil være tilsvarende langsommere, men fortsatt veldig raske. Til sammenligning er de gaussiske og blackman-filtre ubøyelig sakte, fordi de må bruke konvolusjon Tenk en faktor på ti ganger antall poeng i filterkjernen basert på multiplikasjon er omtrent 10 ganger langsommere enn tillegg. Forventer for eksempel at en 100-punkts Gaussisk skal være 1000 ganger langsommere enn et bevegelige gjennomsnitts ved å bruke rekursjon. Gjennomsnitt i R. For så vidt jeg vet, har R ikke en innebygd funksjon for å beregne bevegelige gjennomsnitt. Ved hjelp av filterfunksjonen kan vi imidlertid skrive en kort funksjon for å flytte gjennomsnitt. Vi kan da bruke funksjonen på alle data mav data eller mav data, 11 hvis vi vil spesifisere et annet antall datapunkter enn standard 5 plotting fungerer som forventet plott mav data. I tillegg til antall datapunkter over hvilke t o gjennomsnitt, kan vi også endre sidebeskrivelsen av filterfunksjonene side 2 bruker begge sider, sider 1 bruker kun tidligere verdier. Navigasjon navigasjon navigasjon navigasjon.