Keskimääräinen Filtermon-nimet Keskimääräinen suodatus, tasoitus, keskimäärin, Box-suodatus. Lyhyt kuvaus. Mean suodatus on yksinkertainen, intuitiivinen ja helppokäyttöinen menetelmä tasoittaa kuvia eli vähentää intensiteetin vaihtelua yhden pikselin ja seuraavan välillä. vähentää melua kuville. Miten se toimii. Idea keskisuuresta suodatuksesta on yksinkertaisesti korvata jokaisen kuvapisteen arvo kuvassa, jolla on sen lähiyhteisöjen keskimääräinen arvo, mukaan lukien itsensä. Tämä poistaa pikseliarvot, jotka eivät ole edustavia ympäristöstään. Keskimäärin suodatusta pidetään yleensä konvoluutiosuodattimena Kuten muutkin konvoluutiot, se perustuu ytimeen, joka edustaa naapuruston muotoa ja kokoa, jota on otettava näytteitä laskettaessa keskiarvoa. Useimmiten käytetään 3 3-neliökenttää, kuten kuviossa 1 on esitetty. suurempia ytimiä esim. 5 5 neliötä voidaan käyttää ankarampaan tasoitukseen Huomaa, että pieni ydin voidaan käyttää useammin kuin kerran, jotta saadaan samanlainen, mutta ei samanlainen eff ect yksittäisenä läpäisynä suurella ytimellä. Kuva 1 3 3 keskiarvoista ydintä, jota käytetään usein keskimääräisessä suodatusmenetelmässä. Kuvan suoraviivainen konvoluutio tällä ytimellä tekee keskimääräisen suodatusprosessin. Suodatusohjeet. Mean-suodatus on yleisimmin käytetty yksinkertaisena menetelmä kuvassa olevan melun vähentämiseksi. Kuvataan suodattimen avulla. Näyttää alkuperäisen, joka on vioittunut Gaussin melulla keskiarvolla nolla ja 8. keskihajonta osoittaa 3 3 - suodattimen suodattimen vaikutusta Huomaa, että kohina on vähemmän ilmeinen , mutta kuva on pehmennetty Jos lisäämme keskisuuren suodattimen koon 5 5: een, saamme kuvan, jolla on vähemmän kohinaa ja vähemmän suurtaajuusominaisuutta, kuten on esitetty. Sama kuva, joka on vakavammin vioittunut Gaussin melulla, jonka keskiarvo on nolla ja 13 on esitetty. on tulosta keskimääräisestä suodatuksesta 3 3-ytimen kanssa. Tällöin vielä haastavampi tehtävä saadaan. Näyttää meluisan kuvan tasoituksen vaikutuksen 3 3-keskisuodattimella. ovat usein hyvin jotka poikkeavat ympäröivistä arvoista, heillä on taipumus merkittävästi vääristää keskimääräisen suodattimen laskemaa pikselin keskiarvoa. Sen sijaan käytetään 5 5-suodatinta. Tämä tulos ei ole merkittävä kohinanvaimennus, ja kuva on nyt hyvin hämärtynyt. Nämä Esimerkkejä havainnollistavat kaksi keskimääräisen suodatuksen keskeistä ongelmaa. Yksittäinen pikseli, jolla on erittäin edustava arvo, voi vaikuttaa merkittävästi kaikkien sen lähialueen pikseleiden keskimääräiseen arvoon. Kun suodatinkeskus ympäröi reunan, suodatin interpoloi uudet arvot pikseleitä reunalla ja näin heikentää tätä reunaa. Tämä saattaa olla ongelma, jos ulostulossa tarvitaan teräviä reunoja. Näistä ongelmista puuttuu usein mediaanisuodatin, joka on usein parempi suodatin melun vähentämiseksi kuin keskisuodatin. kestää kauemmin laskentaa. Yleensä keskisuodatin toimii alipäästösuodattimena ja siten vähentää kuvan läsnäolevia alueellisen voimakkuuden johdannaisia. Olemme jo nähneet tämän s vaikutus kasvojen ominaisuuksien pehmenemiseksi edellä olevassa esimerkissä Nyt tarkastele kuvaa, joka kuvaa kohtausta, joka sisältää laajemman eri aluetaajuuden. Kun tasoitamme kerran 3 3-keskisuodattimella, saadaan. Huomaa, että alhaisen spatiaalitiheyden tiedot taustalla ei ole ollut merkittävää vaikutusta suodattamalla, mutta etualan aiheen kerran terävät reunat on huomattavasti tasoitettu. Kun suodatetaan 7 7-suodattimella, saadaan vielä dramaattisempi ilmentymä tämän tuloksen saavuttamiseksi, 3 3 suodattaa alkuperäisen kuvan yli kolme kertaa inmon-variantit. Tämän keskustelun kohteena olevan keskimääräisen tasoitussuodattimen vaihtoehdot ovat kynnysarvotus, jossa tasoitusta käytetään edellyttäen, että keskipistearvoa muutetaan vain, jos sen alkuperäisen arvon ja keskiarvon on suurempi kuin ennalta asetettu kynnys Tämä vaikuttaa siihen, että kohinaa tasoitetaan, kun kuvan deta on vähemmän dramaattinen il. Muut konvoluutiosuodattimet, jotka eivät laske lähiympäristön keskiarvoa, käytetään usein myös tasoittamiseen Yksi yleisimmistä näistä on Gaussin tasoitussuodatin. Interaktiivinen kokeilu. Voit kokeilla vuorovaikutteisesti tätä operaattoria klikkaamalla tätä. Keskimääräinen suodatin lasketaan konvoluutiolla Voitteko ajatella mitä tahansa tapaa, jolla keskimääräisen suodatusydimen erityisominaisuuksia voidaan käyttää nopeuttamaan konvoluution Mikä on tämän nopeamman konvolution laskennallinen monimutkaisuus. Käytä reunanilmaisinta kuvassa. vahvuus. Sitten käytä 3 3-keskisuodatinta alkuperäiseen kuvaan ja suorita reuna-ilmaisin uudelleen. Kommentoi eroa Mitä tapahtuu, jos käytetään 5 5 tai 7 7 - suodatinta. Keskimäärin 3 3 - suodattimen suodattaminen ei tuota sama tulos kuin 5 5-keskisuodattimen käyttäminen kerran Kuitenkin 5 5-konvoluutiokehän voidaan rakentaa mikä on vastaava Mikä tämä ydin näyttää. Luo 7 7-konvoluutiokehä, jolla on yhtälö nt vaikutus kolmelle läpikulkulle 3 3-keskisuodattimella. Miten luulet keskimääräisen suodattimen selviävän Gaussin melulle, joka ei ollut symmetrinen nollan kanssa Yritä joitain esimerkkejä. R Boyle ja R Thomas Computer Vision Ensimmäinen kurssi Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34.E Davies Machine Vision - teoria, algoritmit ja käytännöllisyys Academic Press, 1990, kappale 3.D Vernon Machine Vision Prentice-Hall, 1991, luku 4.Local Information. Tähän operaattoriin voi liittyä erityisiä tietoja. paikallisen HIPR-asennuksen ohjeita on saatavana paikallisen tiedotuksen osioon. Luotu keskiviikkona 08.10.2008 20 04 Viimeksi päivitetty torstaina, 14. maaliskuuta 2013 01 29 Kirjoittanut Batuhan Osmanoglu Osumat 41557. Keskimäärin Matlabissa. Usein olen itsekseni tarvitsen keskimäärin tietoja minulla on vähentää melua vähän kirjoitin pari toimintoja tehdä juuri sitä, mitä haluan, mutta matlab s rakennettu suodatin toimii melko hyvä myös Täällä ll ll kirjoittaa noin 1D ja 2D keskimäärin datasuodatus. Suodatin voidaan toteuttaa käyttämällä suodatustoimintoa. Suodatustoiminto vaatii vähintään kolme syöttöparametria suodattimen b indeksin kertoimen, suodattimen a nimittäjäkertoimen ja tietenkin X. Suoran keskisuodatin voi määriteltävä yksinkertaisesti. 2D-tietojen avulla voimme käyttää Matlabin suodatin2 - toimintoa. Lisätietoja suodattimen toimivuudesta voit kirjoittaa. Tässä on nopea ja likaista 16: n ja 16: n liukuvan keskimääräisen suodattimen toteutusta. Ensin on määriteltävä suodattimen Koska kaikki haluamme on kaikkien naapureiden tasainen panos, voimme vain käyttää niitä toimintoa. Jaamme kaikki 256 16 16: lla, koska emme halua muuttaa signaalin yleistä tasoamplitudia. Suodattimen käyttämiseksi voimme yksinkertaisesti sanoa seuraavat. Beau ovat SAR-interferogrammin vaiheet Tässä tapauksessa alue on Y-akselilla ja asymmaattori on kartoitettu X-akselilla Suodatin oli 4 pikseliä leveä ja 16 pikseliä leveä Azimutissa. Minun on testattava joitain peruskuvan käsittely echniques Matlabissa Minun on testattava ja verrattava erityisesti kahdenlaisia suodattimia keskimääräistä suodatinta ja mediaanisuodatinta. Jotta sileä kuva käyttäen mediaanisuodatusta, on suuri toiminto medfilt2 kuvankäsittelylaitteiden työkalusta Onko mitään samanlaista funktiota keskisuodattimelle tai miten käyttää suodatin2 - toiminto keskisuuren suodattimen luomiseksi. Yksi tärkeimmistä asioista minulle on mahdollistaa suodattimen Ie säteen asettaminen mediaanisuodattimelle, jos haluan 3 x 3 sädemaskin, käytän vain. Haluaisin saavuttaa jotain samanlaista keskimääräistä suodatinta varten. sked 15.11. klo 16 12. user8264 Minulla ei ole pääsyä tähän kirjaan juuri nyt, mutta yleensä Gaussin ytimessä on hellävarainen tasoitusvaikutus ja se pyrkii säilyttämään reunat paremmin kuin keskisuodatin samaa kokoa Ajattele alipäästösuodattimen taajuusvaste molemmissa tapauksissa Tässä on sivu, jossa on hyvä selitys Amro 1. elokuuta 14 klo 9 48.
Comments
Post a Comment