Ruchomy średni gaussowski filtr

Filtrowanie obrazu można podzielić na dwie grupy w zależności od efektów: Filtry dolnoprzepustowe (wygładzanie) Filtrowanie dolnoprzepustowe (tzw. Wygładzanie) służy do usuwania szumów o wysokiej częstotliwości z cyfrowego obrazu. Filtry dolnoprzepustowe zwykle wykorzystują ruchomy operator okienny, który wpływa na jeden piksel obrazu na raz, zmieniając jego wartość za pomocą funkcji lokalnego regionu (okna) pikseli. Operator przesuwa się po obrazie, aby wpłynąć na wszystkie piksele obrazu. Filtry górnoprzepustowe (Wykrywanie krawędzi, Wyostrzanie) Filtr górnoprzepustowy może zostać użyty w celu zwiększenia ostrości obrazu. Filtry te podkreślają drobne szczegóły na obrazie - przeciwieństwo filtra dolnoprzepustowego. Filtrowanie górnoprzepustowe działa w taki sam sposób jak filtrowanie dolnoprzepustowe, po prostu używa innego jądra splotu. Podczas filtrowania obrazu na każdy piksel mają wpływ sąsiedzi, a efektem netto filtrowania jest przenoszenie informacji wokół obrazu. W tym rozdziale, dobrze użyj tego obrazu: bogotobogo wyszukiwanie strony: wyszukiwanie strony bogotobogo: średnie filtrowanie jest łatwe do wdrożenia. Jest używany jako metoda wygładzania obrazów, zmniejszając stopień zmienności intensywności między jednym pikselem a następnym, redukując szum w obrazach. Idea średniego filtrowania polega po prostu na zamianie każdej wartości piksela na obrazie na średnią (średnią) wartość jego sąsiadów, w tym samego siebie. Powoduje to wyeliminowanie wartości pikseli, które są niereprezentatywne dla ich otoczenia. Średnie filtrowanie jest zwykle uważane za filtr splotu. Podobnie jak inne nawinięcia, opiera się na jądrze, które reprezentuje kształt i rozmiar okolicy, z której mają być pobrane próbki podczas obliczania średniej. Często używa się jądra kwadratowego 3 razy 3, jak pokazano poniżej: Mf jest średnim filtrem: Filtr2 () jest zdefiniowany jako: Y filtr2 (h, X) filtruje dane w X z dwuwymiarowym filtrem FIR w macierz h. Oblicza wynik, Y, stosując dwuwymiarową korelację, i zwraca centralną część korelacji, która ma taki sam rozmiar jak X. Zwraca część Y określoną przez parametr kształtu. shape to ciąg o jednej z następujących wartości: full. Zwraca pełną dwuwymiarową korelację. W tym przypadku Y jest większe niż X. (domyślnie) Zwraca centralną część korelacji. W tym przypadku Y ma taki sam rozmiar jak X. jest prawidłowe. Zwraca tylko te części korelacji, które są obliczane bez krawędzi o zerowych brzegach. W tym przypadku Y jest mniejsze niż X. Teraz chcemy zastosować jądro zdefiniowane w poprzedniej sekcji, używając filter2 (): Widzimy, że filtrowany obraz (po prawej) jest nieco rozmazany w porównaniu do pierwotnego wejścia (po lewej) . Jak wspomniano wcześniej, filtr dolnoprzepustowy może być stosowany do odszumiania. Pozwala przetestować to. Po pierwsze, aby wprowadzać trochę brudu, rozpylamy trochę pieprzu i soli na obraz, a następnie stosujemy filtr średni: ma pewien wpływ na hałas soli i pieprzu, ale nie za wiele. Po prostu ich zamazano. Jak o wypróbowaniu wbudowanego w Matlabsa filtra medianowego bogotobogo search: bogotobogo site search: Median filter - medfilt2 () Oto skrypt: O wiele lepszy. W przeciwieństwie do poprzedniego filtra, który używa właśnie wartości średniej, tym razem użyliśmy mediany. Filtrowanie medianowe jest operacją nieliniową, często używaną w przetwarzaniu obrazu, w celu zmniejszenia hałasu soli i pieprzu. Zauważ też, że medfilt2 () jest filtrem 2-D, więc działa tylko dla obrazu w skali szarości. Aby usunąć szum dla obrazu RGB, przejdź do końca tego rozdziału: Usuwanie szumów w obrazie RGB. Matlab udostępnia metodę tworzenia predefiniowanego filtra 2D. Jego fspecial (): h fspecial (type) tworzy dwuwymiarowy filtr h określonego typu. Zwraca h jako jądro korelacji, które jest odpowiednią formą do użycia z imfilter (). Typ jest ciągiem mającym jedną z następujących wartości: Matlab Image and Video Processing OpenCV 3 - przetwarzanie obrazu wideo Przetwarzanie obrazu i wideo OpenCV 3 z PythonThe Scientist and Engineers Guide to Digital Signal Processing Autor: Steven W. Smith, Ph. D. Rozdział 24: Liniowy przetwarzanie obrazu przez separację Jest to technika szybkiego splotu, o ile PSF można rozdzielić. Mówi się, że PSF można rozdzielić, jeśli można go podzielić na dwa jednowymiarowe sygnały: rzut pionowy i poziomy. Rysunek 24-5 pokazuje przykład oddzielnego obrazu, kwadratowy PSF. W szczególności wartość każdego piksela na obrazie jest równa odpowiadającemu punktowi w rzucie poziomym pomnożonemu przez odpowiedni punkt w rzucie pionowym. W postaci matematycznej: gdzie x r, c jest obrazem dwuwymiarowym, a vert r amp horz c są jednowymiarowymi projekcjami. Oczywiście większość obrazów nie spełnia tego wymogu. Na przykład pillbox nie jest możliwy do oddzielenia. Istnieje jednak nieskończona liczba rozdzielnych obrazów. Można to rozumieć przez generowanie arbitralnych rzutów poziomych i pionowych oraz znajdowanie odpowiadającego im obrazu. Na przykład, rys. 24-6 ilustruje to za pomocą profili, które są dwustronnymi wykładnikami. Obraz odpowiadający tym profilom znajduje się w równaniu Eq. 24-1. Po wyświetleniu obraz pojawia się jako kształt rombu, który wykładniczo maleje do zera wraz ze wzrostem odległości od początku. W większości zadań związanych z przetwarzaniem obrazu, idealny PSF jest kołowo symetryczny. takich jak pillbox. Chociaż zdigitalizowane obrazy są zwykle przechowywane i przetwarzane w prostokątnym formacie wierszy i kolumn, pożądane jest zmodyfikowanie obrazu tak samo we wszystkich kierunkach. Nasuwa się pytanie: czy istnieje PSF, który jest kołowo symetryczny i rozdzielny Odpowiedź brzmi: tak, ale jest tylko jedna, Gaussa. Jak pokazano na Fig. 24-7, dwuwymiarowy obraz Gaussa ma projekcje, które są również Gaussianami. Obraz i projekcja Gaussian mają takie samo odchylenie standardowe. Aby zawęzić obraz za pomocą oddzielnego jądra filtra, należy zawęzić każdy wiersz obrazu za pomocą projekcji poziomej. w wyniku czego powstaje obraz pośredni. Następnie zawiń każdą kolumnę tego obrazu pośredniego z rzutem pionowym PSF. Wynikowy obraz jest identyczny z bezpośrednim splotem oryginalnego obrazu i jądra filtra. Jeśli chcesz, zwiąż najpierw kolumny, a następnie wiersze, wynik jest taki sam. Splot obrazu N razy N z jądrem filtra M razy M wymaga czasu proporcjonalnego do N 2 M 2. Innymi słowy, każdy piksel na wyjściowym obrazie zależy od wszystkich pikseli w jądrze filtra. Dla porównania, splatanie przez separację wymaga czasu proporcjonalnego do N2M. W przypadku jądra filtra o szerokości setek pikseli technika ta skróci czas wykonania o setkę razy. Sprawy mogą być jeszcze lepsze. Jeśli chcesz użyć prostokątnego PSF (rys. 24-5) lub dwustronnego wykładniczego PSF (rys. 24-6), obliczenia są jeszcze bardziej efektywne. Dzieje się tak dlatego, że jednowymiarowe zwoje to filtr średniej ruchomej (rozdział 15) i dwukierunkowy filtr jednobiegunowy (rozdział 19), odpowiednio. Oba te jednowymiarowe filtry można szybko przeprowadzić przez rekursję. Powoduje to, że czas splotu obrazu jest proporcjonalny tylko do N2, całkowicie niezależny od rozmiaru PSF. Innymi słowy, obraz może być zawarty z tak dużym PSF, ile potrzeba, z tylko kilkoma operacjami całkowitymi na piksel. Na przykład splot obrazu 512 na 512 pikseli wymaga tylko kilkuset milisekund na komputerze osobistym. To szybko Nie podoba się kształt tych dwóch rdzeni filtrów. Przekonwertuj obraz z jednym z nich kilka razy, aby zbliżyć się do Gaussowskiego PSF (gwarantowanego przez Centralne Twierdzenie o Granicach, Rozdział 7). Są to świetne algorytmy, zdolne do wyłapywania sukcesów ze szczęk awarii. Warto je pamiętać. Pomijanie średnich wygładza hałas strumieni danych cenowych kosztem opóźnienia (opóźnienia) W dawnych czasach można było osiągnąć prędkość, kosztem zmniejszonego wygładzenia W dawnych czasach można było tylko wygładzić Koszt opóźnienia Pomyśl ile godzin marnujesz, starając się szybko i szybko uzyskać średnie ORAZ gładkie Pamiętaj, jak denerwujące jest obserwowanie rosnącej prędkości powoduje zwiększony hałas Pamiętaj, jak chcesz na niskie opóźnienie ORAZ niski poziom hałasu Masz dość pracy nad tym, jak zjeść ciasto ORAZ Zjedz to Nie rozpaczaj, teraz wszystko się zmieniło, możesz mieć swoje ciasto i możesz go jeść Precyzja Średnia bez opadów w porównaniu z innymi zaawansowanymi modelami filtrowania Z podstawowych średnich w branży (filtrów) ważona średnia krocząca jest szybsza niż wykładnicza, ale nie nie oferuje dobrego wygładzania, w przeciwieństwie do wykładniczej ma doskonałe wygładzenie, ale ogromne ilości opóźnienia (Lag). Nowoczesne filtry technologiczne quothigh, choć ulepszone w starych podstawowych modelach, mają nieodłączne słabości. Niektóre z nich są obserwowane w filtrze JMA Jurika, a najgorsze z tych słabości jest przekroczone. Badania Jurika otwarcie przyznają, że mają ponadprzeciętne wyprzedzenie, które ma tendencję do wskazywania na jakąś formę algorytmu predykcyjnego pracującego nad jego kodem. Pamiętaj, że filtry mają za zadanie obserwować, co dzieje się teraz i w przeszłości. Przewidywanie, co stanie się dalej, jest niedozwoloną funkcją w zestawie narzędzi Precision Trading Systems, dane są tylko wygładzane i usuwane. Można powiedzieć, że trendy są dokładnie śledzone, zamiast mówić, w którą stronę pójść dalej, tak jak w przypadku tych nielegalnych algorytmów filtrowania typu. Precyzyjna średnia bezwzględna NIE stara się przewidzieć następnej wartości ceny. Średnia Hull jest uważana przez wielu za tak szybką i gładką jak JMA przez badania Jurik, ma dobrą prędkość i niskie opóźnienie. Problem z formułą zastosowaną w średniej Hull polega na tym, że jest ona bardzo uproszczona i prowadzi do zniekształceń cen, które mają słabą dokładność spowodowaną zbyt dużym obciążeniem (x 2) na najnowszych danych (podłoga (długość 2)), a następnie odjęcie starego dane, które prowadzą do poważnych problemów z przechwytywaniem, które w niektórych przypadkach są dużo odchyleniami standardowymi od rzeczywistych wartości. Średnia precyzja bezargumentowa ma przekroczenie ZERO. Poniższy schemat pokazuje ogromną różnicę prędkości na 30-dniowej PLA i 30-letniej średniej Hull. PLA była cztery bary przed średnią Hull na obu głównych punktach zwrotnych wskazanych na 5-minutowej mapie FT-SE100 Future (która jest 14 różnica w Lag). Jeśli handlowałeś średnimi na swoich punktach zwrotnych, aby uzyskać krótką cenę zamknięcia w tym przykładzie, PLA sygnalizował na 3977,5, a Hull był nieco później na 3937, tylko około 40.5 punktów lub w wartościach pieniężnych 405 na kontrakt. Długi sygnał na PLA wyniósł 3936 w porównaniu z 3 956,5 Hulls, co równa się oszczędności na 205 kontraktów z sygnałem PLA. Czy to ptak. Czy to samolot. Nie ma w nim Precyzyjnych Średnich Filtrów Bezaginowych, takich jak średnia VIDAYA autorstwa Tuscara Chande, które używają zmienności do zmiany długości mają inny rodzaj formuły, która zmienia ich długość, ale proces ten nie jest wykonywany z żadną logiką. Chociaż czasami mogą działać bardzo dobrze, może to również prowadzić do filtra, który może cierpieć zarówno z opóźnieniem, jak i przekroczeniem limitu czasu. Średnia z szeregu czasowego, która jest rzeczywiście bardzo szybką średnią, może zostać przemianowana na średnią quotovershooting, ponieważ ta niedokładność czyni ją nieprzydatną do jakiejkolwiek poważnej oceny danych do wykorzystania w handlu. Filtr Kalmana często pozostaje w tyle lub przeskakuje z cenników z powodu zbyt gorliwych algorytmów. Inne filtry wpływają na dynamikę cen, aby przewidzieć, co wydarzy się w następnym przedziale cenowym, i jest to również wadliwa strategia, ponieważ przeregulują one w przypadku odwrócenia wysokich odczytów pędu, pozostawiając filtr wysoko i sucho i milę od rzeczywistej aktywności cenowej . Precyzyjna średnia bezwzględna używa czystej i prostej logiki do decydowania o jej następnej wartości wyjściowej. Wielu znakomitych matematyków próbowało i nie stworzyło średnich wolnych od lagów, i generalnie powodem jest to, że ich inteligencja matematyczna nie jest poparta wysokim poziomem logiki zdroworozsądkowej. Precyzyjna średnia bezwzględna (PLA) jest zbudowana z czysto logicznych algorytmów przyczyn, które badają wiele różnych wartości, które są przechowywane w tablicach i wybierają, jaką wartość wysłać do wyjścia. Większa prędkość, wygładzanie i dokładność PLA sprawiają, że jest to doskonałe narzędzie do handlu akcjami, kontraktami terminowymi, walutami, obligacjami itp. Podobnie jak w przypadku wszystkich produktów opracowanych przez systemy Precision Trading, temat jest taki sam. napisane dla handlowców, BY THE TRADER. PLA Długość 14 i 50 na przyszłość E-Mini Nasdaq