Moving Media Filtro Matlab Immagine

Significano filtro Nomi comuni: media filtraggio, ammorbidimento, una media, Box filtrando Breve Descrizione mezzo filtrante è un semplice, intuitivo e facile da implementare il metodo di immagini smoothing, cioè riducendo la quantità di variazione di intensità tra un pixel e l'altro. E 'spesso usato per ridurre il rumore nelle immagini. Come funziona L'idea di filtraggio media è semplicemente quello di sostituire ogni valore di pixel in un'immagine con il valore medio (media) dei suoi vicini, compreso se stesso. Questo ha l'effetto di eliminare i valori dei pixel che sono rappresentativi del loro ambiente. Media filtrante è generalmente considerato come un filtro di convoluzione. Come altri circonvoluzioni si basa su un kernel. che rappresenta la forma e le dimensioni della zona da campionare il calcolo della media. Spesso un kernel quadrata 32153 viene utilizzata, come mostrato in figura 1, anche se noccioli grandi (ad esempio 52155 quadrati) possono essere utilizzati per più grave lisciatura. (Si noti che un piccolo kernel può essere applicata più di una volta per produrre un effetto simile ma non identico come un unico passaggio con un grande kernel.) Figura 1 32153 kernel media spesso usato in medio filtrare Computing la convoluzione lineare di un'immagine con questo kernel esegue il processo di filtraggio medio. Linee guida per il filtraggio Usa medio è più comunemente usato come un semplice metodo per ridurre il rumore in un'immagine. Illustriamo il filtro usando mostra l'originale corrotta da rumore gaussiano con media zero e una deviazione standard () di 8. mostra l'effetto dell'applicazione di una 32153 significa filtro. Si noti che il rumore è meno evidente, ma l'immagine è stata addolcita. Se si aumenta la dimensione del filtro medio di 52155, si ottiene un'immagine con meno rumore e meno dettagli ad alta frequenza, come mostrato nella stessa immagine più gravemente corrotto da rumore gaussiano (con media zero e 13) è mostrato in è il risultato della media filtraggio con un kernel 32153. Un compito ancora più impegnativo è fornito dalla mostra l'effetto levigante dell'immagine rumoroso con un filtro media 32153. Poiché i valori di pixel di rumore tiro sono spesso molto diversi dai valori circostanti, tendono a distorcere significativamente la media dei pixel calcolata dal filtro medio. Utilizzando un filtro 52155 invece dà Questo risultato non è un miglioramento significativo nella riduzione del rumore e, inoltre, l'immagine è ormai molto sfocata. Questi esempi illustrano i due problemi principali con il filtraggio media, che sono: un singolo pixel con un valore molto rappresentativo può influenzare in modo significativo il valore medio di tutti i pixel nel suo quartiere. Quando il quartiere di filtro a cavallo di un bordo, il filtro interpolerà nuovi valori per pixel sul bordo e così sarà sfocatura quel bordo. Questo può essere un problema se sono richiesti spigoli vivi in ​​uscita. Entrambi questi problemi vengono affrontati dal filtro mediano. che spesso è un filtro di meglio per ridurre il rumore del filtro di media, ma ci vuole più tempo per calcolare. In generale, il filtro medio agisce come un filtro passa-basso di frequenza e, quindi, riduce i derivati ​​intensità spaziali presenti nell'immagine. Abbiamo già visto questo effetto come un ammorbidimento delle caratteristiche facciali nell'esempio precedente. Si consideri ora l'immagine che raffigura una scena contenente una più ampia gamma di diverse frequenze spaziali. Dopo lisciatura una volta con un filtro di media 32153 otteniamo Si noti che le informazioni frequenza spaziale basso in background non è stata colpita in modo significativo dal filtro, ma le (una volta) nitide bordi del soggetto in primo piano sono stati sensibilmente levigata. Dopo filtrazione con un filtro 72157, otteniamo un'illustrazione ancora più drammatico di questo fenomeno Confrontare questo risultato a quello ottenuto facendo passare un filtro 32153 sull'immagine originale tre volte in varianti Common Varianti sul filtro smoothing medio discussi qui includono Threshold Averaging cui smoothing viene applicato a condizione che il valore del pixel centrale viene modificata solo se la differenza tra il valore iniziale ed il valore medio è maggiore di una soglia prefissata. Questo ha l'effetto che il rumore è lisciata con una perdita meno drammatica in dettaglio dell'immagine. Altri filtri di convoluzione che non calcolare la media di un quartiere sono spesso utilizzati per la rasatura. Uno dei più comuni di questi è il filtro di smoothing gaussiano. Interactive La sperimentazione è possibile in modo interattivo sperimentare con questo operatore cliccando qui. Il filtro medio è calcolato usando una convoluzione. Riuscite a pensare a qualsiasi modi in cui le proprietà speciali del kernel filtro di media possono essere utilizzati per accelerare la circonvoluzione Qual è la complessità computazionale di questa circonvoluzione più veloce Utilizzare un rivelatore di bordo sull'immagine e notare la forza della produzione. Poi applicare un filtro media 32153 per l'immagine originale ed eseguire nuovamente il rilevatore di bordo. Commenta la differenza. Che cosa succede se un 52155 o di un filtro 72157 viene utilizzata L'applicazione di un filtro di 32153 significa due volte non produce abbastanza lo stesso risultato come l'applicazione di un filtro di 52155 significa una volta. Tuttavia, un kernel 52155 convoluzione può essere costruito equivalente. Che cosa significa questo sguardo kernel come creare un kernel 72157 convoluzione che ha un effetto equivalente a tre passaggi con un filtro media 32153. Come pensi che il filtro media sarebbe far fronte con rumore gaussiano che non è stato simmetrica rispetto allo zero Prova alcuni esempi. Riferimenti R. Boyle e R. Thomas Computer Vision: un primo piatto. Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34. E. Davies Machine Vision: Teoria, algoritmi e sugli aspetti pratici. Academic Press, 1990, cap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, cap. 4. Informazioni locali Informazioni specifiche su questo operatore può essere trovato qui. consigli più generali circa l'installazione HIPR locale è disponibile nelle le informazioni locali introduttivo section. I bisogno di testare alcune tecniche di base di elaborazione delle immagini in Matlab. Ho bisogno di testare e confrontare in particolare due tipi di filtri: significa filtro e filtro mediano. Per smussare l'immagine utilizzando il filtro mediano, vi è una funzione di grande medfilt2 dalla elaborazione delle immagini cassetta degli attrezzi. C'è qualche funzione simile per il filtro media o come utilizzare la funzione di filtro2 per creare filtrare la media Una delle cose più importanti per me è quello di avere la possibilità di impostare il raggio del filtro. Cioè per filtro mediano, se voglio il raggio di 3 x 3 (maschera), mi basta usare vorrei realizzare qualcosa di simile per il filtro media. chiesto 15 novembre 09 alle 16:12 user8264: Ho don39t ho accesso al libro in questo momento, ma di solito il kernel gaussiano fornisce un effetto levigante delicato e tende a preservare i bordi meglio di una media-filtro delle stesse dimensioni. Si pensi alla risposta in frequenza del filtro passa-basso in entrambi i casi. Ecco una pagina con una buona spiegazione: homepages. inf. ed. ac. ukrbfHIPR2gsmooth. htm ndash Amro 1 agosto 14 alle 9: 48Created il Mercoledì, 8 Ottobre 2008 20:04 Ultimo aggiornamento il Giovedi, 14 marzo 2013 01:29 scritto da Batuhan Osmanoglu Hits: 41407 media mobile in MATLAB Spesso mi ritrovo bisogno di una media dei dati devo ridurre il rumore un 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 è stato di 4 pixel di larghezza in zona e 16 pixel di larghezza in azimut.