Friday, 13 October 2017

Moving Media Filtro Matlab Immagine


Creato il Mercoledì 8 Ottobre 2008 20:04 Ultimo aggiornamento il Giovedi, 14 marzo 2013 01:29 Scritto da Batuhan Osmanoglu Hits: 41460 Media mobile in MATLAB Spesso mi ritrovo bisogno di una media dei dati devo ridurre il rumore un po ' po. Ho scritto funzioni paio di fare esattamente quello che voglio, ma matlabs costruiti in funzione di filtro funziona piuttosto buona. scrivere qui Ill circa 1D e 2D media dei dati. Filtro 1D può essere realizzato utilizzando la funzione di filtro. La funzione di filtro richiede almeno tre parametri di ingresso: il coefficiente numeratore per il filtro (b), il coefficiente denominatore del filtro (a), ei dati (X) naturalmente. Un filtro media mobile può essere definito semplicemente: Per i dati 2D possiamo usare la funzione filtro2 Matlabs. Per ulteriori informazioni su come funziona il filtro, è possibile digitare: Ecco una implementazione veloce e sporco di un 16 da 16 spostando filtro a media. Per prima cosa dobbiamo definire il filtro. Dal momento che tutto quello che vogliamo è uguale contributo di tutti i vicini possiamo semplicemente usare la funzione di quelli. Dividiamo tutto con 256 (1616), in quanto noi non vogliamo cambiare il livello generale (ampiezza) del segnale. Per applicare il filtro possiamo semplicemente dire quanto segue Di seguito sono riportati i risultati della fase di un interferogramma SAR. In questo caso Range è in asse Y e Azimuth è mappato sull'asse X. Il filtro era largo 4 pixel in Gamma e 16 pixel di larghezza in Azimuth. What è levigante e come posso farlo io ho un array in Matlab, che è lo spettro di ampiezza di un segnale vocale (la grandezza di 128 punti di FFT). Come faccio liscio questo utilizzando una media mobile Da quello che ho capito, devo prendere una dimensione della finestra di un certo numero di elementi, prendere media, e questo diventa il nuovo primo elemento. Poi spostare la finestra a destra di un elemento, prendere media che diventa il secondo elemento, e così via. È davvero come funziona non sono sicuro io perché se lo faccio, a mio risultato finale avrò meno di 128 elementi. Così come funziona e come aiuta a smussare i punti dati O c'è altro modo che io possa fare lisciatura dei dati richiesti 15 12 Ottobre alle 6:30 migrato da StackOverflow 15 12 ottobre a 14:51 Questa domanda è venuto dal nostro sito per programmatori professionisti e appassionati. per uno spettro, probabilmente si vuole fare la media insieme (nella dimensione temporale) spettri multipla, piuttosto che un media che corre lungo l'asse delle frequenze di un singolo spettro ndash endolith 16 12 ottobre a 01:04 endolith entrambi sono tecniche valide. Una media nel dominio della frequenza (talvolta chiamato Danielle Periodogramma) è uguale a finestre nel dominio del tempo. Una media di più periodogrammi (quotspectraquot) è un tentativo di imitare la media dell'ensemble richiesta del vero Periodogramma (questo è chiamato il Welch Periodogramma). Inoltre, per una questione di semantica, direi che quotsmoothingquot non è causual filtro passa-basso. Vedere il filtraggio Kalman vs Kalman smoothing, Wiener filtraggio v Wiener smoothing, ecc C'è una distinzione banale e it39s attuazione dipendente. ndash Bryan 12 dicembre 12 alle 19:18 Smoothing può essere fatto in molti modi, ma in termini molto semplici e generali significa che anche un segnale, mescolando gli elementi con i loro vicini. È smearblur il segnale un po ', al fine di sbarazzarsi di rumore. Ad esempio, una tecnica molto semplice smoothing Sarebbe, ricalcolare ogni elemento del segnale f (t) come 0,8 del valore originale, più 0,1 di ciascuno dei suoi vicini: Si noti come fattori di moltiplicazione, o pesi, sommano a uno. Quindi, se il segnale è abbastanza costante, levigante doesnt cambiare molto. Ma se il segnale conteneva un improvviso cambio di scatti, quindi il contributo dai suoi vicini contribuirà a chiarire che il rumore un po '. I pesi si utilizza in questa funzione di ricalcolo può essere chiamato un kernel. Una funzione gaussiana monodimensionale o qualsiasi altro kernel di base dovrebbero fare nel tuo caso. Bell'esempio di un particolare tipo di smoothing: Sopra: il segnale non livellato Sotto: Esempi segnale livellato di alcuni kernel: Oltre alla bella risposta di Junuxx vorrei far cadere alcune note. Smoothing è legata al filtraggio (purtroppo abbastanza vaga articolo di Wikipedia) - si dovrebbe scegliere il più agevole sulla base delle sue proprietà. Uno dei miei preferiti è il filtro mediano. Questo è un esempio di un filtro non lineare. Ha alcune interessanti proprietà, conserva bordi ed è abbastanza robusto sotto il grande rumore. Se si dispone di un modello come il segnale si comporta un filtro di Kalman è la pena dare un'occhiata. Il livellamento è in realtà un bayesiana stima di massima verosimiglianza del segnale basati su osservazioni. risposto 15 ottobre 12 a 11:07 1 per menzionare il filtro di Kalman ndash Diego 13 dicembre 12 alle 18:48 Smoothing implica utilizzando le informazioni da campioni vicini al fine di cambiare il rapporto tra campioni adiacenti. Per vettori finite, alle estremità, non ci sono informazioni confinante da un lato. Le scelte sono: Non smoothfilter le estremità, accettare una più breve risultante vettore levigata, fare il backup dei dati e liscia con quella (dipende dalla accuracyusefulness di qualsiasi previsione le estremità), o forse utilizzando diversi kernel smoothing asimmetriche alle estremità (che finisce accorciando il contenuto informativo del segnale comunque). risposto 15 ottobre 12 in 19:44 altri hanno detto come si fa levigante, Id piace parlare perché lisciatura opere. Se sovracampione correttamente il segnale, varia relativamente poco da un campione all'altro (timepoints esempio, pixel, ecc), e si dovrebbe avere un aspetto liscio generale. In altre parole, il segnale contiene alcune frequenze alte, vale a dire componenti del segnale che variano ad un tasso simile alla frequenza di campionamento. Tuttavia, le misurazioni sono spesso corrotte da rumore. In prima approssimazione, di solito consideriamo il rumore di seguire una distribuzione gaussiana con media zero e una certa deviazione standard che è semplicemente aggiunto sulla parte superiore del segnale. Per ridurre il rumore nel nostro segnale, che comunemente facciamo le seguenti quattro ipotesi: rumore è casuale, non è correlata tra campioni, ha una media di zero e il segnale è sufficientemente sovracampionato. Con questi presupposti, possiamo utilizzare un filtro medio scorrevole. Si consideri, ad esempio, tre campioni consecutivi. Poiché il segnale è altamente sovracampionata, il segnale di fondo può essere considerato per cambiare linearmente, il che significa che la media del segnale attraverso i tre campioni sarà uguale al segnale vero il campione centrale. Al contrario, il rumore ha media zero e non è correlato, il che significa che la sua media dovrebbe tendere a zero. Quindi, possiamo applicare un filtro media di tre campioni di scorrimento, in cui sostituiamo ogni campione con la media tra se stesso e dei suoi due vicini adiacenti. Naturalmente, maggiore facciamo finestra, più il rumore si mediare a zero, ma il meno nostra assunzione di linearità del segnale vero detiene. Quindi, dobbiamo fare un trade-off. Un modo per cercare di ottenere il meglio dei due mondi è quello di utilizzare una media ponderata, in cui diamo più lontano campioni pesi più piccoli, in modo che abbiamo una media gli effetti del rumore di catene più grandi, pur non pesando vero segnale troppo dove si discosta dalla nostra linearità assunzione. Come si dovrebbe mettere i pesi dipende dal rumore, il segnale, e l'efficienza computazionale, e, naturalmente, il compromesso tra sbarazzarsi del rumore e taglio nel segnale. Si noti che vi è stato un sacco di lavoro fatto in questi ultimi anni per consentire di rilassarsi un po 'delle quattro ipotesi, ad esempio progettando sistemi di levigatura con finestre variabile filtro (anisotropico di diffusione), o schemi che davvero non utilizzano Windows a tutti (mezzi non locale). risposto 27 dicembre 12 a 15: 10What è levigante e come posso farlo io ho un array in Matlab, che è lo spettro di ampiezza di un segnale vocale (la grandezza di 128 punti di FFT). Come faccio liscio questo utilizzando una media mobile Da quello che ho capito, devo prendere una dimensione della finestra di un certo numero di elementi, prendere media, e questo diventa il nuovo primo elemento. Poi spostare la finestra a destra di un elemento, prendere media che diventa il secondo elemento, e così via. È davvero come funziona non sono sicuro io perché se lo faccio, a mio risultato finale avrò meno di 128 elementi. Così come funziona e come aiuta a smussare i punti dati O c'è altro modo che io possa fare lisciatura dei dati richiesti 15 12 Ottobre alle 6:30 migrato da StackOverflow 15 12 ottobre a 14:51 Questa domanda è venuto dal nostro sito per programmatori professionisti e appassionati. per uno spettro, probabilmente si vuole fare la media insieme (nella dimensione temporale) spettri multipla, piuttosto che un media che corre lungo l'asse delle frequenze di un singolo spettro ndash endolith 16 12 ottobre a 01:04 endolith entrambi sono tecniche valide. Una media nel dominio della frequenza (talvolta chiamato Danielle Periodogramma) è uguale a finestre nel dominio del tempo. Una media di più periodogrammi (quotspectraquot) è un tentativo di imitare la media dell'ensemble richiesta del vero Periodogramma (questo è chiamato il Welch Periodogramma). Inoltre, per una questione di semantica, direi che quotsmoothingquot non è causual filtro passa-basso. Vedere il filtraggio Kalman vs Kalman smoothing, Wiener filtraggio v Wiener smoothing, ecc C'è una distinzione banale e it39s attuazione dipendente. ndash Bryan 12 dicembre 12 alle 19:18 Smoothing può essere fatto in molti modi, ma in termini molto semplici e generali significa che anche un segnale, mescolando gli elementi con i loro vicini. È smearblur il segnale un po ', al fine di sbarazzarsi di rumore. Ad esempio, una tecnica molto semplice smoothing Sarebbe, ricalcolare ogni elemento del segnale f (t) come 0,8 del valore originale, più 0,1 di ciascuno dei suoi vicini: Si noti come fattori di moltiplicazione, o pesi, sommano a uno. Quindi, se il segnale è abbastanza costante, levigante doesnt cambiare molto. Ma se il segnale conteneva un improvviso cambio di scatti, quindi il contributo dai suoi vicini contribuirà a chiarire che il rumore un po '. I pesi si utilizza in questa funzione di ricalcolo può essere chiamato un kernel. Una funzione gaussiana monodimensionale o qualsiasi altro kernel di base dovrebbero fare nel tuo caso. Bell'esempio di un particolare tipo di smoothing: Sopra: il segnale non livellato Sotto: Esempi segnale livellato di alcuni kernel: Oltre alla bella risposta di Junuxx vorrei far cadere alcune note. Smoothing è legata al filtraggio (purtroppo abbastanza vaga articolo di Wikipedia) - si dovrebbe scegliere il più agevole sulla base delle sue proprietà. Uno dei miei preferiti è il filtro mediano. Questo è un esempio di un filtro non lineare. Ha alcune interessanti proprietà, conserva bordi ed è abbastanza robusto sotto il grande rumore. Se si dispone di un modello come il segnale si comporta un filtro di Kalman è la pena dare un'occhiata. Il livellamento è in realtà un bayesiana stima di massima verosimiglianza del segnale basati su osservazioni. risposto 15 ottobre 12 a 11:07 1 per menzionare il filtro di Kalman ndash Diego 13 dicembre 12 alle 18:48 Smoothing implica utilizzando le informazioni da campioni vicini al fine di cambiare il rapporto tra campioni adiacenti. Per vettori finite, alle estremità, non ci sono informazioni confinante da un lato. Le scelte sono: Non smoothfilter le estremità, accettare una più breve risultante vettore levigata, fare il backup dei dati e liscia con quella (dipende dalla accuracyusefulness di qualsiasi previsione le estremità), o forse utilizzando diversi kernel smoothing asimmetriche alle estremità (che finisce accorciando il contenuto informativo del segnale comunque). risposto 15 ottobre 12 in 19:44 altri hanno detto come si fa levigante, Id piace parlare perché lisciatura opere. Se sovracampione correttamente il segnale, varia relativamente poco da un campione all'altro (timepoints esempio, pixel, ecc), e si dovrebbe avere un aspetto liscio generale. In altre parole, il segnale contiene alcune frequenze alte, vale a dire componenti del segnale che variano ad un tasso simile alla frequenza di campionamento. Tuttavia, le misurazioni sono spesso corrotte da rumore. In prima approssimazione, di solito consideriamo il rumore di seguire una distribuzione gaussiana con media zero e una certa deviazione standard che è semplicemente aggiunto sulla parte superiore del segnale. Per ridurre il rumore nel nostro segnale, che comunemente facciamo le seguenti quattro ipotesi: rumore è casuale, non è correlata tra campioni, ha una media di zero e il segnale è sufficientemente sovracampionato. Con questi presupposti, possiamo utilizzare un filtro medio scorrevole. Si consideri, ad esempio, tre campioni consecutivi. Poiché il segnale è altamente sovracampionata, il segnale di fondo può essere considerato per cambiare linearmente, il che significa che la media del segnale attraverso i tre campioni sarà uguale al segnale vero il campione centrale. Al contrario, il rumore ha media zero e non è correlato, il che significa che la sua media dovrebbe tendere a zero. Quindi, possiamo applicare un filtro media di tre campioni di scorrimento, in cui sostituiamo ogni campione con la media tra se stesso e dei suoi due vicini adiacenti. Naturalmente, maggiore facciamo finestra, più il rumore si mediare a zero, ma il meno nostra assunzione di linearità del segnale vero detiene. Quindi, dobbiamo fare un trade-off. Un modo per cercare di ottenere il meglio dei due mondi è quello di utilizzare una media ponderata, in cui diamo più lontano campioni pesi più piccoli, in modo che abbiamo una media gli effetti del rumore di catene più grandi, pur non pesando vero segnale troppo dove si discosta dalla nostra linearità assunzione. Come si dovrebbe mettere i pesi dipende dal rumore, il segnale, e l'efficienza computazionale, e, naturalmente, il compromesso tra sbarazzarsi del rumore e taglio nel segnale. Si noti che vi è stato un sacco di lavoro fatto in questi ultimi anni per consentire di rilassarsi un po 'delle quattro ipotesi, ad esempio progettando sistemi di levigatura con finestre variabile filtro (anisotropico di diffusione), o schemi che davvero non utilizzano Windows a tutti (mezzi non locale). risposto 27 dicembre 12 a 15: il filtro 10Mean, o il filtro media della categoria. segnale digitale e di elaborazione delle immagini (DSP e DIP) lo sviluppo di software. Astratto. L'articolo è una guida pratica per il filtro media, o la comprensione media del filtro e di attuazione. L'articolo contiene la teoria, il codice sorgente C, istruzioni di programmazione e applicazione di esempio. 1. Introduzione a significare il filtro, o un filtro medio Significa filtro. o il filtro media è il filtro a finestre della classe lineari, che leviga il segnale (immagine). Il filtro funziona come passa-basso uno. L'idea alla base del filtro è per ogni elemento del segnale (immagine) prendere una media in tutta la sua vicinanza. Per capire come che è fatto, in pratica, partiamo con finestra idea. 2. Finestra del filtro o maschera Immaginiamo, si dovrebbe leggere una lettera e ciò che si vede nel testo sono limitati dal buco nel stencil speciale come questo. Quindi, il risultato della lettura è t suono. Ok, leggiamo di nuovo la lettera, ma con l'aiuto di un altro stampino: Ora il risultato della lettura t è il suono 240. Facciamo il terzo tentativo: Ora si sta leggendo la lettera T come suono 952. Cosa succede qui per dire che in linguaggio matematico, si stanno facendo una operazione (lettura) oltre elemento (lettera t). E il risultato (suono) dipende quartiere elemento (lettere accanto a t). E questo 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 0151 un insieme di elementi in tutto il data una 0151 per aiutarvi a prendere la decisione. Un altro nome per la finestra di filtro è la maschera 0151 maschera è uno stencil, che nasconde elementi che non stanno prestando attenzione a. Nel nostro esempio l'elemento stiamo operando posizionato alla sinistra della finestra, nella pratica, tuttavia la sua posizione usuale è il centro della finestra. Vediamo alcuni esempi delle finestre. In una dimensione. Figura. 4. Finestra o la maschera di dimensioni 5 in 1D. In due dimensioni. Figura. 5. Finestra o la maschera di 3times3 dimensioni in 2D. In tre dimensioni. Pensare a costruire. E ora mdash su camera in quell'edificio. La stanza è come finestra 3D, che taglia fuori alcuni subspazio da tutto lo spazio dell'edificio. Si possono trovare finestra 3D in termini di volume (voxel) di elaborazione delle immagini. 3. intesa significare filtro Ora vediamo, come ldquotake una media di elementi neighborhoodrdquo. La formula è semplice 0151 riassumere gli elementi e dividere la somma per il numero di elementi. Per esempio, calcoliamo media del caso, illustrato in fig. 7. Figura. 7. L'assunzione di un media. E questo è tutto. Sì, non ci resta che filtrato segnale 1D dal filtro media Facciamo curriculum e scrivere le istruzioni passo-passo per l'elaborazione dal filtro media. filtro, o algoritmo media filtro significare: posiziona una finestra sopra elemento Prendere un 0151 somma media fino elementi e dividere la somma per il numero di elementi. Ora, quando abbiamo l'algoritmo, è il momento di scrivere del codice mdash veniamo giù per la programmazione. 4. 1D significa programmazione filtro In questa sezione sviluppiamo 1D intende filtro con la finestra di dimensioni 5. Cerchiamo di avere 1D segnale di lunghezza N come input. Il primo passo è la finestra posizionando 0151 noi che cambiando l'indice dell'elemento principale: prestare attenzione, 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. Discuteremo qui di seguito, come risolvere il problema. Il secondo passo sta prendendo la media, ok: Ora, dobbiamo annotare il algoritmo in funzione: elemento di tipo potrebbe essere definito come: 5. bordi che tratta per tutti finestra Filtri c'è qualche problema. Questo è il bordo trattamento. Se si posiziona finestra sopra primo elemento (ultimo), il (a destra) parte sinistra della finestra sarà vuota. Per colmare la lacuna, il segnale dovrebbe essere esteso. Per il filtro media vi è una buona idea di estendere il segnale o immagine simmetricamente, in questo modo: Quindi, prima di passare il segnale alla nostra funzione di filtro media il segnale dovrebbe essere esteso. Cerchiamo di scriviamo l'involucro, che rende tutti i preparativi. Come si può vedere, il nostro codice tiene conto di alcuni problemi pratici. Prima di tutto, controlliamo i nostri parametri di input 0151 segnale non dovrebbe essere NULL, e la durata del segnale deve essere positivo: Secondo passo 0151 controlliamo caso N1. 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. Come pure prestare attenzione, il nostro filtro media lavora sul posto, se il risultato parametro di uscita è NULL. Ora cerchiamo di allocare memoria per l'estensione del segnale. E controllare l'allocazione di memoria.

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