चलती - औसत - छवि प्रसंस्करण

फ़िल्टरमैन नामों का मतलब फ़िल्टरिंग, चिकनाई, औसतन, बॉक्स फ़िल्टरिंग का मतलब है। संक्षिप्त विवरण। फिल्टर फ़िल्टर एक सरल, सहज और आसान छवियों को चौरसाई करने का तरीका लागू करना है, अर्थात् एक पिक्सेल और अगले के बीच तीव्रता भिन्नता की मात्रा को कम करना छवियों में शोर को कम करें। यह कैसे काम करता है। मतलब फ़िल्टरिंग का विचार केवल एक पिक्सेल मूल्य को अपने पड़ोसियों के औसत औसत मूल्य के साथ बदलना है, जिसमें खुद को शामिल है पिक्सेल मूल्यों को नष्ट करने का यह प्रभाव है जो उनके परिवेश के प्रतिनिधि नहीं हैं मतलब फ़िल्टरिंग को आम तौर पर एक convolution फ़िल्टर के रूप में माना जाता है जैसे अन्य convolutions यह एक कर्नेल के आसपास आधारित होता है जो कि पड़ोस के आकार और आकार को दर्शाता है, जब गणना की जाती है तो अक्सर 3 3 वर्ग कर्नेल का उपयोग किया जाता है, जैसा कि चित्रा 1 में दिखाया गया है, हालांकि बड़ा कर्नेल उदाहरण 5 5 चौराहों को अधिक गंभीर चौरसाई के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि नोट एक छोटे से कर्नेल एक से अधिक बार लागू किया जा सकता है ताकि एक समान, लेकिन समान ईंधन का उत्पादन न करें एक बड़े पास के साथ एकल पास के रूप में ect. फिगचर 1 3 3 औसत कर्नेल, जिसका मतलब है कि इस कर्नेल के साथ एक छवि के सरल रूपांतरण को फ़िल्टर करने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, मतलब फ़िल्टरिंग प्रक्रिया को पूरा करती है। उपयोग के लिए दिशा-निर्देश। फ़िल्टर फ़िल्टरिंग सामान्य रूप से सरल एक छवि में शोर को कम करने के लिए विधि। हम फिल्टर का उपयोग करके वर्णन करते हैं। गौसियन शोर द्वारा मूल के शून्य के साथ भ्रष्ट और एक मानक विचलन दिखाता है। एक 3 3 मतलब फ़िल्टर लागू करने का प्रभाव दिखाता है कि शोर कम स्पष्ट है , लेकिन छवि को नरम कर दिया गया है यदि हम 5 5 के औसत फ़िल्टर के आकार को बढ़ाते हैं, तो हम कम शोर और कम उच्च आवृत्ति विस्तार के साथ एक छवि प्राप्त करते हैं, जैसा कि दिखाया गया है। इसी छवि का गॉसियन शोर शून्य और एक 13 में दिखाया गया है। 3 3 कर्नेल के साथ मतलब छानने का परिणाम। एक और भी चुनौतीपूर्ण कार्य द्वारा प्रदान किया गया है। 3 3 मतलब फिल्टर के साथ शोर छवि को चौरसाई के प्रभाव को दिखाता है क्योंकि शॉट शोर पिक्सेल मान अक्सर बहुत ही हैं आस-पास के मूल्यों से भिन्न, वे औसत फ़िल्टर द्वारा गणना की गई पिक्सेल औसत को काफी बिगाड़ देते हैं। इसके बजाय 5 5 फ़िल्टर का उपयोग करते हैं। यह परिणाम शोर में कमी में महत्वपूर्ण सुधार नहीं है और इसके अलावा, छवि अब बहुत धुंधली है। उदाहरण, दो मुख्य समस्याएं हैं जो मतलब फ़िल्टरिंग के साथ हैं, जो हैं। एक बहुत ही अप्रतिष्ठित मूल्य वाला एक पिक्सेल, उसके पड़ोस में सभी पिक्सल के माध्य मूल्य को काफी प्रभावित कर सकता है.जब फ़िल्टर पड़ोस एक किनारे पर घूमता है, तो फिल्टर के लिए नए मान किनारे पर पिक्सल और ऐसा किनारों को धुंधला देगा यह एक समस्या हो सकती है अगर उत्पादन में तेज किनारों की आवश्यकता होती है। इन दोनों समस्याओं को मध्य फ़िल्टर से सामना किया जाता है जो कि औसत फ़िल्टर से शोर को कम करने के लिए अक्सर एक बेहतर फिल्टर होता है, लेकिन यह गणना करने के लिए अधिक समय लगता है। सामान्य तौर पर इसका मतलब है कि फिल्टर एक लोपास आवृत्ति फ़िल्टर के रूप में कार्य करता है और इसलिए, छवि में मौजूद स्थानिक तीव्रता वाले डेरिवेटिव को कम कर देता है जिसे हमने पहले ही देखा है उपरोक्त उदाहरण में चेहरे की विशेषताओं के नरम होने के रूप में अब छवि पर विचार करें। जो विभिन्न स्थानिक आवृत्तियों की एक विस्तृत श्रृंखला वाली एक दृश्य को दर्शाता है एक बार 3 3 मतलब फ़िल्टर के साथ चौरसाई करने के बाद हम प्राप्त करते हैं। नोट करें कि कम स्थानिक आवृत्ति जानकारी पृष्ठभूमि को फ़िल्टरिंग के द्वारा काफी प्रभावित नहीं किया गया है, लेकिन अग्रभूमि विषय के एक बार कुरकुरा किनारों को सराहनीय रूप से सुगंधित किया गया है, 7 7 फिल्टर के साथ छानने के बाद, हम इस घटना के एक और नाटकीय चित्रण को प्राप्त करते हैं जिसके परिणामस्वरूप यह परिणाम प्राप्त हो जाता है 3 3 मूल छवि पर फ़िल्टर तीन बार इन्हें बदलते हैं। यहां पर चर्चा की गई औसत चौरसाई फ़िल्टर पर चलने वाले थ्रेशोल्ड एवरेजिंग में शामिल हैं जिसमें चौरसाई लागू होती है, इस स्थिति के अनुसार कि केंद्र पिक्सेल मूल्य केवल तब बदल जाता है जब इसके मूल मूल्य और औसत मूल्य एक प्रीसेट थ्रेशोल्ड से बड़ा है इसका प्रभाव है कि शोर को छवि डिएगा में कम नाटकीय नुकसान के साथ मिलाया गया है आईएल। अन्य पड़ोसी फिल्टर जो कि पड़ोस के मतलब की गणना नहीं करते हैं, उन्हें अक्सर चौरसाई करने के लिए उपयोग किया जाता है इनमें से सबसे आम में से एक गाऊसी चौरसाई फ़िल्टर है। इंटरैक्टिव प्रयोग। आप यहाँ पर क्लिक करके इस ऑपरेटर के साथ इंटरैक्टिव प्रयोग कर सकते हैं। मतलब फ़िल्टर एक संकुचन का उपयोग करके गणना की जाती है क्या आप किसी भी तरीके के बारे में सोच सकते हैं जिसमें मतलब फ़िल्टर कर्नेल के विशेष गुणों का इस्तेमाल किया जा सकता है ताकि इस तेजी से संकुचन की कम्प्यूटेशनल जटिलता हो। छवि पर बढ़त डिटेक्टर का उपयोग करें। और नोट करें कि उत्पादन की ताकत फिर मूल छवि को 3 3 मतलब फ़िल्टर लागू करें और किनारे डिटेक्टर को फिर से चलाएं अंतर पर टिप्पणी करें यदि 5 5 या 7 7 फ़िल्टर का उपयोग किया जाता है तो क्या होता है। 3 3 मतलब फ़िल्टर दो बार प्रयोग करने से काफी उत्पादन नहीं होता एक 5 5 मतलब फिल्टर लागू करने के रूप में एक ही परिणाम हालांकि, एक 5 5 convolution कर्नेल बनाया जा सकता है जो बराबर है यह कर्नेल क्या दिखता है। एक 7 7 convolution कर्नेल बनाएँ जो एक equivale है एक 3 3 मतलब फिल्टर के साथ तीन गुजरों को एनटी प्रभाव। आपको क्या लगता है कि औसत फिल्टर गाऊसी शोर के साथ सामना करेगा जो शून्य के बारे में सममित नहीं था कुछ उदाहरणों का प्रयास करें। आर बॉयल एंड आर थॉमस कंप्यूटर विजन ए फर्स्ट कोर्स ब्लैकवेल वैज्ञानिक प्रकाशन, 1 9 88, पीपी 32 - 34. ई डेविस मशीन विजन थ्योरी, एल्गोरिदम और प्रैक्टिकलियलिटीज़ अकादमिक प्रेस, 1 99 0, चैपल 3. डी वर्नन मशीन विजन प्रेंटिस-हॉल, 1 99 1, चैप 4. स्थानीय सूचना। इस ऑपरेटर के बारे में विशिष्ट जानकारी यहां मिल सकती है। अधिक सामान्य स्थानीय एचआईपीआर अधिष्ठापन के बारे में सलाह स्थानीय सूचना परिचयात्मक अनुभाग में उपलब्ध है। फिल्टर फिल्टर, या औसत फिल्टर। श्रेणी डिजिटल सिग्नल और छवि प्रसंस्करण डीएसपी और डीआईपी सॉफ्टवेयर विकास। सार यह मतलब फिल्टर के लिए एक व्यावहारिक गाइड है, या औसत फिल्टर समझ और कार्यान्वयन अनुच्छेद में सिद्धांत, सी स्रोत कोड, प्रोग्रामिंग निर्देश और नमूना आवेदन शामिल हैं .1 फिल्टर, या औसत फिल्टर मतलब के लिए परिचय। फ़िल्टर फिल्टर या औसत फिल्टर windowed है रैखिक वर्ग के फ़िल्टर, जो संकेत छवि को चिकनाई करता है फ़िल्टर निम्न-पास वाले के रूप में काम करता है फ़िल्टर के पीछे मूल विचार संकेत छवि के किसी भी तत्व के लिए अपने पड़ोस में औसतन लेता है यह समझने के लिए कि व्यवहार कैसे किया जाता है, आइए विंडो के साथ शुरू करें विचार 2. फ़िल्टर खिड़की या मुखौटा। हमें कल्पना कीजिए, आपको एक पत्र पढ़ना चाहिए और आप जो पाठ में देखते हैं उसे इस तरह की विशेष स्टैंसिल में छेद से छिपाया जाना चाहिए. फिग 1 पहले स्टैंसिल। तो, पढ़ने का नतीजा ध्वनि है ठीक है, हमें बताएं पत्र फिर से पढ़िए, लेकिन एक और स्टैंसिल की मदद से.फिग 2 सेकेंड स्टैंसिल. अब पढ़ना टी का नतीजा है ध्वनि हम तीसरी बार कोशिश करें.फिग 3 तीसरी स्टैंसिल. अब आप पत्र को ध्वनि के रूप में पढ़ रहे हैं। यहाँ क्या होता है यह कहने के लिए कि गणितीय भाषा में, आप तत्व पत्र टी पर पढ़ने के लिए एक ऑपरेशन कर रहे हैं और परिणाम ध्वनि टी। के बगल में स्थित पड़ोस पत्रों पर निर्भर करता है। और यह स्टैंसिल, जो तत्व पड़ोस लेने में मदद करता है, खिड़की हां, खिड़की ठीक है एक स्टैंसिल या पैटर्न, जिसके माध्यम से आप तत्व पड़ोस चुनने के लिए दिए गए चारों ओर तत्वों का एक समूह आपको निर्णय करने में मदद करने के लिए फिल्टर विंडो का एक और नाम 2 डी में मुखौटा 3 है। तीन आयामों में निर्माण के बारे में सोचें और अब उस इमारत में कमरे के बारे में कमरा 3 डी विंडो की तरह है, जो इमारत के पूरे अंतरिक्ष से कुछ सबस्पेस में कटौती आप वॉल्यूम वोक्सेल इमेज प्रोसेसिंग में 3 डी विंडो पा सकते हैं। फिग 6 विंडो या मास्क 3 आकार में 3 3 3 में 3 .3 मतलब फिल्टर। अब हमें देखते हैं, कैसे औसत लेना है तत्व के आस-पड़ोस में फार्मूला सरल तत्वों का योग होता है और तत्वों की संख्या से योग को विभाजित करता है उदाहरण के लिए, हमें अंजीर 7 में दिखाए गए मामले के लिए औसत गणना कीजिए। 7। औसत 7 लेना। और यह सब हां, हम बस मतलब फिल्टर द्वारा 1 डी सिग्नल फ़िल्टर किया है, हम फिर से शुरू करें और मतलब फिल्टर द्वारा संसाधित करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देशों को लिखें। फिल्टर फ़िल्टर, या औसत फ़िल्टर एल्गोरिथम। तत्व पर एक विंडो रखें.एक औसत योग अप तत्व लें और elemen की संख्या से राशि ts. Now, जब हमारे पास एल्गोरिथ्म है, तो यह कुछ कोड लिखने का समय है, हमें प्रोग्रामिंग के लिए नीचे आ जाना है। 1 डी मतलब फिल्टर प्रोग्रामिंग। इस खंड में हम 1 डी आकार के विंडो के साथ फिल्टर का विकास करते हैं 5 हमें लंबाई का 1 डी सिग्नल दें एन इनपुट के रूप में पहला कदम है विंडो हम अग्रणी तत्व के सूचकांक को बदलकर करते हैं। ध्यान दें, कि हम तीसरे तत्व से शुरू कर रहे हैं और अंतिम के साथ खत्म हो रहे हैं लेकिन दो समस्या यह है कि हम पहले तत्व से शुरू नहीं कर सकते हैं इस मामले में फिल्टर विंडो का बाएं हिस्सा खाली है हम इस बात को हल करने के लिए नीचे चर्चा करेंगे, दूसरा समस्या यह है कि औसत, ठीक है। अब, हम एल्गोरिथ्म को फ़ंक्शन के रूप में लिखते हैं। टाइप तत्व को परिभाषित किया जा सकता है .5 किनारों का इलाज। सभी खिड़की के फिल्टर के लिए कुछ समस्या यह है कि किनारे का इलाज होता है यदि आप पहली आखिरी तत्व पर खिड़की रखते हैं, तो खिड़की के बाएं हिस्से का भाग खाली होगा, अंतराल को भरने के लिए, संकेत को बढ़ाया जाना चाहिए मतलब फ़िल्टर के लिए संकेत या छवि का विस्तार करने के लिए अच्छा विचार symmetricall y, इस तरह से। इसलिए, हमारे मतलब फिल्टर समारोह को संकेत देने से पहले संकेत को बढ़ाया जाना चाहिए हम आवरण लिख लें, जो सभी तैयारी करता है। जैसा कि आप देख सकते हैं, हमारा कोड कुछ व्यावहारिक मुद्दों को ध्यान में रखता है सबसे पहले हम जांच करते हैं हमारे इनपुट मापदंडों का संकेत नल नहीं होना चाहिए, और संकेत की लंबाई सकारात्मक होनी चाहिए। दूसरा चरण हम मामले की जांच करते हैं एन 1 यह मामला विशेष है, क्योंकि एक्सटेंशन को बनाने के लिए हमें कम से कम दो तत्वों की आवश्यकता होती है 1 तत्व लंबाई के संकेत के लिए परिणाम है खुद को सिग्नल करें, ध्यान दें, हमारा मतलब फ़िल्टर काम करता है, अगर आउटपुट पैरामीटर परिणाम नल है। अब हमें सिग्नल एक्सटेंशन के लिए मेमोरी आवंटित करते हैं। और मेमोरी आवंटन की जांच करें। औसत औसत - एमए। एसएमए उदाहरण, 15 दिनों के बाद निम्न समापन कीमतों के साथ सुरक्षा पर विचार करें। 1 5 दिन 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 दिन 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 दिन 28, 30 , 27, 29, 28. ए 10-दिन एमए पहले डी के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों का औसत होगा एटा पॉइंट अगले डेटा प्वाइंट जल्द से जल्द कीमत को छोड़ देगा, 11 दिन की कीमत को जोड़ देगा और औसत ले लेंगे, और इसके साथ ही नीचे दिखाए गए हैं। जैसा कि पहले लिखा गया है, एमए की वर्तमान कीमत की कार्रवाई की वजह से पिछली कीमतों पर आधारित समय अधिक है एमए के लिए अवधि, अधिक से अधिक अंतराल इस प्रकार 200-दिवसीय एमए में 20-दिन एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के लिए कीमतें शामिल हैं एमए का उपयोग करने की लंबाई ट्रेडिंग उद्देश्यों पर निर्भर करती है , लंबी अवधि के निवेशकों के लिए कम अवधि के व्यापार और लंबी अवधि के एमए के लिए उपयोग किए जाने वाले कम एमए के साथ 200-दिन एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा पीछा किया जाता है, इसके साथ-साथ इस चलती औसत से नीचे के ब्रेक और महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों के रूप में माना जाता है। एमए अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों को भी प्रदान करते हैं, या जब बढ़ते एमए से दो औसत पार हो जाते हैं, तो यह संकेत मिलता है कि सुरक्षा में सुधार हुआ है, जबकि गिरावट आई एमए इंगित करता है कि यह एक डाउनथ्रेंड में है इसी तरह, ऊपर की गति को एक तेजी के क्रॉसओवर से मिलता है जब एक अल्पावधि एमए एक लंबी अवधि के एमए डाउनवर्ड गति से ऊपर की ओर बढ़ता है एक मंदी की क्रॉसओवर के साथ पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए लंबे समय तक एमए के नीचे पार करता है।