Obraz przechodzący średnio filtr matlab

Stworzony w środę, 08 października 2008 20:04 Zaktualizowano w czwartek, 14 marca 2017 01:29 Napisane przez Batuhan Osmanoglu Liczba wyświetleń: 41460 Przeprowadzka Średnia W programie Matlab Często zastanawiam się nad potrzebą uśrednienia danych, że muszę zredukować hałas trochę kawałek. Napisałem kilka funkcji, aby dokładnie to, czego chcę, ale matlab wbudowane w funkcję filtra działa całkiem nieźle. Tu napisać o uśrednieniu danych 1D i 2D. Filtr 1D może być realizowany przy użyciu funkcji filtra. Funkcja filtrująca wymaga co najmniej trzech parametrów wejściowych: współczynnika licznika dla filtra (b), współczynnika mianownika filtra (a) oraz oczywiście oczywiście danych (X). Filtr średniej prędkości można zdefiniować po prostu: W przypadku danych 2D możemy użyć funkcji filtru Matlabs2. Aby uzyskać więcej informacji na temat działania filtru, wpisz: Oto szybka i brudna implementacja filtru średniego 16 na 16. Najpierw musimy zdefiniować filtr. Ponieważ chcemy tylko równego udziału wszystkich sąsiadów, możemy użyć tych funkcji. Dzielimy wszystko 256 (1616), ponieważ nie chcemy zmieniać ogólnego poziomu (amplitudy) sygnału. Aby zastosować filtr, po prostu powiedzmy, że poniżej Poniżej przedstawiono wyniki fazy interferogramu SAR. W tym przypadku zakres znajduje się w osi Y a azymut jest odwzorowywany na osi X. Filtr miał szerokość 4 pikseli w zakresie i 16 pikseli szerokości w Azimuth. What jest wygładzanie i jak mogę to zrobić Mam tablicę w Matlab, który jest widmo wielkości sygnału mowy (wielkość 128 punktów FFT). Jak wygładzić to używając średniej ruchomej Z tego, co rozumiem, powinienem wziąć rozmiar okna pewnej liczby elementów, przeciętnie, a to staje się nowym pierwszym elementem. Następnie przesuń okno w prawo po jednym elemencie, weź średnią, która staje się drugim elementem itd. Czy tak naprawdę to działa? Nie jestem pewien siebie, skoro tak zrobię, w moim końcowym efekcie będę miał mniej niż 128 elementów. Więc jak to działa i jak to pomaga wygładzić punkty danych Lub czy jest jakikolwiek inny sposób mogę wygładzić danych zapytał 15 października 12 w 6:30 migrował z stackoverflow 15 października 12 w 14:51 To pytanie pochodzi z naszego strona dla programistów profesjonalnych i entuzjastów. dla widma prawdopodobnie chcesz ze sobą przeciętnie (w wymiarze czasu) wiele widm, a nie średniej bieżącej wzdłuż osi częstotliwości pojedynczego widma, a kończąc na 16 października o godzinie 1:04 endolith są ważnymi technikami. Uśrednianie w domenie częstotliwości (czasami nazywane periodogramiem Danielle'a) jest takie samo jak okno w domenie czasu. Uśrednianie wielu periodogramów (quotspectraquot) jest próbą naśladowania uśrednienia zespołu wymaganego w prawidłowym periodogramie (nazywanego periodogramem Welch). Również w odniesieniu do semantyki chciałbym argumentować, że quotsmoothingquot jest non-causual low-pass filtrowania. Zobacz filtrowanie Kalmana a wygładzanie Kalmana, filtrowanie Wiener v wygładzanie Wienera, itp. Jest to niezależne odróżnienie i zależy od jego implementacji. ndash Bryan Dec 12 12 at 19:18 Wygładzanie można zrobić na wiele sposobów, ale w bardzo prosty i ogólny sposób oznacza to, że nawet sygnał, mieszając elementy z sąsiadami. Rozbłyskuję sygnał, aby pozbyć się hałasu. Na przykład bardzo prostą techniką wygładzania byłoby przeliczanie każdego elementu sygnału f (t) na wartość 0.8, a 0,1 każdego z sąsiadów: zwróć uwagę, jak mnożniki lub ciężary dodać do jednego. Więc jeśli sygnał jest dość stały, wygładzanie nic nie zmienia. Ale jeśli sygnał zawierał nagłą zmianę, wtedy wkład ze strony sąsiadów pomoże trochę wyczyścić ten hałas. Wagi użyte w tej funkcji do ponownego obliczania można nazwać jądrem. W Twoim przypadku powinna być wykonana jednowymiarowa funkcja Gaussa lub inne podstawowe jądra. Ładny przykład jednego szczególnego rodzaju wygładzania: Powyżej: niesmoothed sygnał Poniżej: wygładzony sygnał Przykłady kilku jądra: Oprócz miłej odpowiedzi Junuxx chciałbym opuścić kilka notatek. Wygładzanie związane jest z filtrowaniem (niestety dość nieprecyzyjnym artykułem z Wikipedii) - należy wybrać gładszy wygląd na podstawie jego właściwości. Jednym z moich ulubionych jest filtr mediana. Jest to przykład nielinearnego filtra. Ma kilka interesujących właściwości, zachowuje krawędzie i jest dość solidny pod dużym hałasem. Jeśli masz model, jak zachowuje się odpowiedni filtr Kalmana, warto spojrzeć. Jego wygładzanie jest faktycznie Bayesowskim szacunkiem prawdopodobieństwa maksymalnego sygnału na podstawie obserwacji. odpowiedział 15 października o 11:07 1 dla wspomnienia o kalman filter ndash Diego Dec 13 12 at 18:48 Wygładzanie implikuje wykorzystanie informacji z sąsiednich próbek w celu zmiany relacji między sąsiednimi próbkami. W przypadku wektorów skończonych na końcach nie ma sąsiednich informacji z jednej strony. Twoje wybory to: dont smoothfilter końce, zaakceptować krótszy uzyskany wygładzone wektora, uzupełnić dane i wygładzić z tym (zależy od dokładności użyteczności wszelkich przewidywań od końca), a może przy użyciu różnych asymetrycznych łagodzących jądra na końcach (co kończy się w każdym razie skrócenie zawartości informacji w sygnale). Odpowiedziała Październik 15 12 w 19:44 Inni wspomnieli, jak się wyrównałeś, Chcesz przypomnieć, dlaczego wygładzanie działa. Jeśli prawidłowo przeanalizujesz sygnał, będzie on różnił się w zależności od konkretnej próbki (przykładowe punkty czasowe, piksele, itd.) I oczekuje się, że ma on ogólny gładki wygląd. Innymi słowy, twój sygnał zawiera niewiele wysokich częstotliwości, tzn. Elementów sygnału zmieniających się w tempie podobnym do częstotliwości próbkowania. Pomiary często są jednak uszkodzone przez hałas. W pierwszym przybliżeniu zwykle uważamy, że hałas jest zgodny z rozkładem Gaussa ze średnim zerem i pewnym odchyleniem standardowym, które jest po prostu dodawane na szczycie sygnału. Aby zmniejszyć hałas w naszym sygnale, zazwyczaj przyjmujemy następujące cztery założenia: hałas jest losowy, nie jest skorelowany między próbkami, ma średnią zera, a sygnał jest wystarczająco nadwymiarowany. Przy tych założeniach możemy użyć filtru przesuwnego. Rozważmy na przykład trzy kolejne próbki. Ponieważ sygnał jest wysoce nadwymiarowany, można uznać, że sygnał bazowy może zmieniać się liniowo, co oznacza, że ​​średnia z sygnału na trzech próbkach byłaby równa prawdziwemu sygnałowi w środkowej próbce. W przeciwieństwie do tego hałas oznacza zero i jest niekoleczony, co oznacza, że ​​jego średnia powinna wynosić zero. W ten sposób możemy zastosować trzyletni ślizgowy filtr, w którym wymieniamy każdą próbkę średnią między siebie i jej sąsiednimi sąsiadami. Oczywiście, im większa robimy okno, tym więcej hałasu będzie średnio do zera, ale mniej nasze założenie liniowości prawdziwego sygnału trzyma. Musimy więc dokonać kompromisu. Jednym ze sposobów na jak najlepsze wykorzystanie obu światów jest użycie średniej ważonej, gdzie dajemy dalej odciski o mniejszej gramaturze, abyśmy przeciętnie miały hałas z większych zakresów, a nie ważąc prawdziwego sygnału zbyt mocno, gdy odbiega od naszej liniowości założenie. W jaki sposób należy umieścić wagi zależy od hałasu, sygnału i efektywności obliczeniowej i, oczywiście, kompromis między pozbywaniem się hałasu i cięcia w sygnał. Zauważ, że w ciągu ostatnich kilku lat było wiele pracy, które pozwoliłyby nam zrelaksować niektóre z czterech założeń, na przykład poprzez zaprojektowanie programów wygładzania z zmiennymi oknami filtru (anizotropowe dyfuzje) lub programów, które naprawdę nie używają okien (środki nielokalne). Odpowiedz na grudzień 27 12 w 15: 10Co wygładzanie i jak mogę to zrobić Mam tablicę w Matlaba, która jest widmem wielkości sygnału mowy (wielkość 128 punktów FFT). Jak wygładzić to używając średniej ruchomej Z tego, co rozumiem, powinienem wziąć rozmiar okna pewnej liczby elementów, przeciętnie, a to staje się nowym pierwszym elementem. Następnie przesuń okno w prawo po jednym elemencie, weź średnią, która staje się drugim elementem itd. Czy tak naprawdę to działa? Nie jestem pewien siebie, skoro tak zrobię, w moim końcowym efekcie będę miał mniej niż 128 elementów. Więc jak to działa i jak to pomaga wygładzić punkty danych Lub czy jest jakikolwiek inny sposób mogę wygładzić danych zapytał 15 października 12 w 6:30 migrował z stackoverflow 15 października 12 w 14:51 To pytanie pochodzi z naszego strona dla programistów profesjonalnych i entuzjastów. dla widma prawdopodobnie chcesz ze sobą przeciętnie (w wymiarze czasu) wiele widm, a nie średniej bieżącej wzdłuż osi częstotliwości pojedynczego widma, a kończąc na 16 października o godzinie 1:04 endolith są ważnymi technikami. Uśrednianie w domenie częstotliwości (czasami nazywane periodogramiem Danielle'a) jest takie samo jak okno w domenie czasu. Uśrednianie wielu periodogramów (quotspectraquot) jest próbą naśladowania uśrednienia zespołu wymaganego w prawidłowym periodogramie (nazywanego periodogramem Welch). Również w odniesieniu do semantyki chciałbym argumentować, że quotsmoothingquot jest non-causual low-pass filtrowania. Zobacz filtrowanie Kalmana a wygładzanie Kalmana, filtrowanie Wiener v wygładzanie Wienera, itp. Jest to niezależne odróżnienie i zależy od jego implementacji. ndash Bryan Dec 12 12 at 19:18 Wygładzanie można zrobić na wiele sposobów, ale w bardzo prosty i ogólny sposób oznacza to, że nawet sygnał, mieszając elementy z sąsiadami. Rozbłyskuję sygnał, aby pozbyć się hałasu. Na przykład bardzo prostą techniką wygładzania byłoby przeliczanie każdego elementu sygnału f (t) na wartość 0.8, a 0,1 każdego z sąsiadów: zwróć uwagę, jak mnożniki lub ciężary dodać do jednego. Więc jeśli sygnał jest dość stały, wygładzanie nic nie zmienia. Ale jeśli sygnał zawierał nagłą zmianę, wtedy wkład ze strony sąsiadów pomoże trochę wyczyścić ten hałas. Wagi użyte w tej funkcji do ponownego obliczania można nazwać jądrem. W Twoim przypadku powinna być wykonana jednowymiarowa funkcja Gaussa lub inne podstawowe jądra. Ładny przykład jednego szczególnego rodzaju wygładzania: Powyżej: niesmoothed sygnał Poniżej: wygładzony sygnał Przykłady kilku jądra: Oprócz miłej odpowiedzi Junuxx chciałbym opuścić kilka notatek. Wygładzanie związane jest z filtrowaniem (niestety dość nieprecyzyjnym artykułem z Wikipedii) - należy wybrać gładszy wygląd na podstawie jego właściwości. Jednym z moich ulubionych jest filtr mediana. Jest to przykład nielinearnego filtra. Ma kilka interesujących właściwości, zachowuje krawędzie i jest dość solidny pod dużym hałasem. Jeśli masz model, jak zachowuje się odpowiedni filtr Kalmana, warto spojrzeć. Jego wygładzanie jest faktycznie Bayesowskim szacunkiem prawdopodobieństwa maksymalnego sygnału na podstawie obserwacji. odpowiedział 15 października o 11:07 1 dla wspomnienia o kalman filter ndash Diego Dec 13 12 at 18:48 Wygładzanie implikuje wykorzystanie informacji z sąsiednich próbek w celu zmiany relacji między sąsiednimi próbkami. W przypadku wektorów skończonych na końcach nie ma sąsiednich informacji z jednej strony. Twoje wybory to: dont smoothfilter końce, zaakceptować krótszy uzyskany wygładzone wektora, uzupełnić dane i wygładzić z tym (zależy od dokładności użyteczności wszelkich przewidywań od końca), a może przy użyciu różnych asymetrycznych łagodzących jądra na końcach (co kończy się w każdym razie skrócenie zawartości informacji w sygnale). Odpowiedziała Październik 15 12 w 19:44 Inni wspomnieli, jak się wyrównałeś, Chcesz przypomnieć, dlaczego wygładzanie działa. Jeśli prawidłowo przeanalizujesz sygnał, będzie on różnił się w zależności od konkretnej próbki (przykładowe punkty czasowe, piksele, itd.) I oczekuje się, że ma on ogólny gładki wygląd. Innymi słowy, twój sygnał zawiera niewiele wysokich częstotliwości, tzn. Elementów sygnału zmieniających się w tempie podobnym do częstotliwości próbkowania. Pomiary często są jednak uszkodzone przez hałas. W pierwszym przybliżeniu zwykle uważamy, że hałas jest zgodny z rozkładem Gaussa ze średnim zerem i pewnym odchyleniem standardowym, które jest po prostu dodawane na szczycie sygnału. Aby zmniejszyć hałas w naszym sygnale, zazwyczaj przyjmujemy następujące cztery założenia: hałas jest losowy, nie jest skorelowany między próbkami, ma średnią zera, a sygnał jest wystarczająco nadwymiarowany. Przy tych założeniach możemy użyć filtru przesuwnego. Rozważmy na przykład trzy kolejne próbki. Ponieważ sygnał jest wysoce nadwymiarowany, można uznać, że sygnał bazowy może zmieniać się liniowo, co oznacza, że ​​średnia z sygnału na trzech próbkach byłaby równa prawdziwemu sygnałowi w środkowej próbce. W przeciwieństwie do tego hałas oznacza zero i jest niekoleczony, co oznacza, że ​​jego średnia powinna wynosić zero. W ten sposób możemy zastosować trzyletni ślizgowy filtr, w którym wymieniamy każdą próbkę średnią między siebie i jej sąsiednimi sąsiadami. Oczywiście, im większa robimy okno, tym więcej hałasu będzie średnio do zera, ale mniej nasze założenie liniowości prawdziwego sygnału trzyma. Musimy więc dokonać kompromisu. Jednym ze sposobów na jak najlepsze wykorzystanie obu światów jest użycie średniej ważonej, gdzie dajemy dalej odciski o mniejszej gramaturze, abyśmy przeciętnie miały hałas z większych zakresów, a nie ważąc prawdziwego sygnału zbyt mocno, gdy odbiega od naszej liniowości założenie. W jaki sposób należy umieścić wagi zależy od hałasu, sygnału i efektywności obliczeniowej i, oczywiście, kompromis między pozbywaniem się hałasu i cięcia w sygnał. Zauważ, że w ciągu ostatnich kilku lat było wiele pracy, które pozwoliłyby nam zrelaksować niektóre z czterech założeń, na przykład poprzez zaprojektowanie programów wygładzania z zmiennymi oknami filtru (anizotropowe dyfuzje) lub programów, które naprawdę nie używają okien (środki nielokalne). odpowiedział grudzień 27 12 w odległości 15: 10 filtru meskiego lub średniej kategorii filtru. Przetwarzanie sygnału cyfrowego i przetwarzania obrazu (DSP i DIP). Abstrakcyjny. Artykuł jest praktycznym przewodnikiem dla średniego filtra lub przeciętnego zrozumienia filtra i jego implementacji. Artykuł zawiera teorię, kod źródłowy C, instrukcje programowania i przykładowe aplikacje. 1. Wprowadzenie do średniego filtra lub średniego filtru Filtr średni. lub średni filtr jest filtrem okienkowym klasy liniowej, który wygładza sygnał (obraz). Filtr działa jak niski przebieg. Podstawowym założeniem filtra jest dowolny element sygnału (obrazu), który zajmuje średnią w okolicy. Aby zrozumieć, jak to jest praktyczne, zacznijmy od pomysłu okna. 2. Okno filtru lub maskę Wyobraźmy sobie, że powinieneś przeczytać list i to, co widzisz w tekście tekstowym ograniczonym przez otwór w specjalnym szablonie. Więc rezultat czytania brzmi t. Ok, przeczytajmy ten list jeszcze raz, ale z pomocą innego szablonu: teraz wynik czytania t brzmi 240. Spróbujmy jeszcze raz: teraz czytasz list jako dźwięk 952. Co się tutaj dzieje Powiedzieć, że w języku matematycznym, wykonujesz operację (czytanie) nad elementem (litera t). Wynik (dźwięk) zależy od sąsiedztwa elementu (litery obok t). I ten szablon, który pomaga podbierać sąsiedztwo elementów, to okno Tak, okno to tylko szablon lub wzór, za pomocą którego dobierasz element sąsiedztwa 0151 zestaw elementów wokół danego 0151, aby pomóc Ci podjąć decyzję. Inną nazwą okna filtru jest maska ​​0151 jest szablonem, który ukrywa elementy, na które nie zwracamy uwagi. W naszym przykładzie element, nad którym pracujemy, znajduje się na lewym końcu okna, w praktyce jednak jego zwykła pozycja jest środkiem okna. Przyjrzyjmy się przykładom okna. W jednym wymiarze. Rys. 4. Okno lub maska ​​o rozmiarze 5 w 1D. W dwóch wymiarach. Rys. 5. Okno lub maska ​​o wymiarach 3x3 na 2D. W trzech wymiarach. Pomyśl o budowie. A teraz macie o tym pokoju. Pokój jest jak okno 3D, które wyciąga jakąś podprzestrzeń z całej przestrzeni budynku. Możesz zobaczyć okno 3D w przetwarzaniu obrazu woluminu (voxel). 3. Zrozumieć filtr średnio Teraz spójrzmy, jak ldquotake przeciętnie przez elementy sąsiedztwa. Formuła jest prosta 0151 sumować elementy i dzielić sumę przez liczbę elementów. Na przykład, obliczmy średnią dla sprawy, przedstawioną na rys. 7. Rys. 7. Przeciętnie. I to wszystko. Tak, właśnie przefiltrowaliśmy sygnał 1D za pomocą filtra średniego Prosimy o wzięcie podsumowania i zapisanie instrukcji krok po kroku dla przetwarzania według średniego filtra. Średni filtr lub średni algorytm filtru: Umieść okno na elemencie Przyjmij średnie 0151 sumy elementów i podzielić sumę liczbą elementów. Teraz, gdy mamy algorytm, nadszedł czas, aby napisać jakiś kod mdash daj nam zejść do programowania. 4. 1D średnie programowanie filtra W tej części rozwinięto filtr 1D o rozmiarze 5. Daj nam sygnał 1D o długości N jako wejście. Pierwszym krokiem jest umieszczenie okna 0151 poprzez zmianę indeksu głównego elementu: Zwróć uwagę, że zaczynamy od trzeciego elementu i kończą się ostatnim, ale drugim. Problemem nie możemy zacząć od pierwszego elementu, ponieważ w tym przypadku pozostała część okna filtru jest pusta. Omówimy poniżej, jak rozwiązać ten problem. Drugi krok to przeciętnie, ok: teraz zapiszmy algorytm jako funkcję: element typu może być zdefiniowany jako: 5. Traktowanie krawędzi Dla wszystkich filtrów okien istnieje jakiś problem. To jest obróbka krawędzi. Jeśli umieścisz okno nad pierwszym (ostatnim) elementem, lewa (prawa) część okna będzie pusta. Aby wypełnić lukę, należy przedłużyć sygnał. Dla średniego filtra dobrze jest rozszerzyć sygnał lub obraz symetrycznie, tak: Więc przed przekazaniem sygnału do naszej średniej funkcji filtru sygnał powinien zostać wydłużony. Spiszmy opakowanie, które przygotowuje wszystkie preparaty. Jak widać, nasz kod uwzględnia pewne praktyczne kwestie. Przede wszystkim sprawdzamy parametry wejściowe 0151 nie powinno być NULL, a długość sygnału powinna być dodatnia: Drugi krok 0151 sprawdzamy przypadek N1. Ta sprawa jest wyjątkowa, ponieważ budowanie rozszerzenia potrzebujemy co najmniej dwóch elementów. W przypadku sygnału o długości 1 elementu wynik jest samym sygnałem. Warto też zwrócić uwagę, że nasz średni filtr działa w miejscu, jeśli wynik parametru wyjściowego jest NULL. Teraz przydzielmy pamięć do rozszerzenia sygnału. Sprawdź przydział pamięci.