Glidande medelvärde gaussisk filter

Bildfiltrering kan grupperas i två beroende på effekterna: Lågpassfilter (utjämning) Lågpassfiltrering (aka utjämning), används för att avlägsna högt rumsfrekvent ljud från en digital bild. Lågpassfiltrarna brukar använda rörlig fönsteroperatör som påverkar en pixel av bilden åt gången, ändrar sitt värde med någon funktion av en lokal region (fönster) av pixlar. Operatören flyttar över bilden för att påverka alla pixlar i bilden. Högpassfilter (Kantdetektion, skärpning) Ett högpassfilter kan användas för att göra en bild skarpare. Dessa filter betonar fina detaljer i bilden - motsatsen till lågpassfiltret. Högpassfiltrering fungerar på samma sätt som lågpassfiltrering, det använder bara en annan konvolutkärna. När man filtrerar en bild påverkas varje pixel av sina grannar, och nettoeffekten av filtrering flytta informationen runt bilden. I det här kapitlet, använd den här bilden: Sök efter bogotobogo-webbplats: Bogotobogos webbplatssökning: Medel filtrering är lätt att implementera. Den används som en metod för utjämning av bilder, vilket reducerar intensitetsvariationen mellan en pixel och den andra resulterar i att minska bruset i bilder. Tanken med genomsnittlig filtrering är helt enkelt att ersätta varje pixelvärde i en bild med medelvärdet (medelvärdet) för sina grannar, inklusive sig själv. Detta medför att eliminera pixelvärden som inte är representativa för omgivningen. Medel filtrering anses vanligen som ett konvolutionsfilter. Liksom andra omvälvningar baseras den kring en kärna, som representerar formen och storleken på grannskapet som ska samplas vid beräkningen av medelvärdet. Ofta används en 3 gånger 3 kvadratkärna, som visas nedan: Mf är medelfilteret: Filtret2 () definieras som: Y filter2 (h, X) filtrerar data i X med det tvådimensionella FIR-filtret i matris h. Det beräknar resultatet, Y, med hjälp av tvådimensionell korrelation och returnerar den centrala delen av korrelationen som är lika stor som X. Den returnerar den del av Y som specificeras av formparametern. formen är en sträng med en av dessa värden: full. Returnerar den fullständiga tvådimensionella korrelationen. I detta fall är Y större än X. samma. (standard) Returnerar den centrala delen av korrelationen. I detta fall är Y lika stor som X. Giltig. Returnerar endast de delar av korrelationen som beräknas utan nollpolade kanter. I det här fallet är Y mindre än X. Nu vill vi tillämpa den kärna som definierades i föregående avsnitt med hjälp av filter2 (): Vi kan se att den filtrerade bilden (höger) har blurts lite i jämförelse med den ursprungliga ingången (vänster) . Som tidigare nämnts kan lågpassfiltret användas för avbening. Låt oss testa det. Först, för att göra inmatningen lite smutsig spraya vi lite peppar och salt på bilden och applicerar sedan medelfilteret: Det har viss effekt på salt - och pepparbröstet men inte mycket. Det gjorde dem bara suddiga. Vad sägs om att försöka matlabs inbyggda medianfilter bogotobogo webbplats sökning: bogotobogo webbplats sökning: Median filter - medfilt2 () Här är manuset: Mycket bättre. Till skillnad från föregående filter som bara använder medelvärde, den här gången använde vi median. Medianfiltrering är en olinjär operation som ofta används vid bildbehandling för att minska salt - och pepparljud. Observera också att medfilt2 () är 2-D-filter, så det fungerar bara för gråskalebild. För att ta bort brus för RGB-bild, gå till slutet av detta kapitel: Ta bort ljud i RGB-bild. Matlab tillhandahåller en metod för att skapa ett fördefinierat 2-D-filter. Dess speciella (): h fspecial (typ) skapar ett tvådimensionellt filter h av den angivna typen. Den returnerar h som en korrelationskärna, som är lämplig form att använda med imfilter (). Typen är en sträng som har ett av dessa värden: Matlab Image and Video Processing OpenCV 3 - bildvideobehandling OpenCV 3 bild - och videoredigering med PythonThe Scientist and Engineers Guide till digital signalbehandling av Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 24: Linjär bildbehandlingskonvolution genom separabilitet Detta är en teknik för snabb konvolvering, så länge som PSF-enheten är separerbar. En PSF sägs vara separerbar om den kan brytas in i två endimensionella signaler: en vertikal och ett horisontellt projektion. Figur 24-5 visar ett exempel på en separerbar bild, den fyrkantiga PSF. Specifikt är värdet för varje pixel i bilden lika med motsvarande punkt i det horisontella projektionen multiplicerat med motsvarande punkt i det vertikala utsprånget. I matematisk form: där x r, c är den tvådimensionella bilden, och vert r amp horz c är de endimensionella projektionerna. Självklart uppfyller de flesta bilderna inte detta krav. Till exempel är pillboxen inte separerbar. Det finns emellertid ett oändligt antal separerbara bilder. Detta kan förstås genom att generera godtyckliga horisontella och vertikala utsprång och hitta den bild som motsvarar dem. Exempelvis illustrerar Fig. 24-6 detta med profiler som är dubbelsidiga exponentialer. Bilden som motsvarar dessa profiler hittas sedan från ekv. 24-1. När bilden visas, visas bilden som en diamantform som exponentiellt sönderfaller till noll då avståndet från ursprunget ökar. I de flesta bildbehandlingsuppgifter är den perfekta PSF cirkulärt symmetrisk. såsom pillboxen. Även om digitaliserade bilder vanligtvis lagras och bearbetas i rektangulärt format i rader och kolumner, är det önskvärt att ändra bilden på samma sätt i alla riktningar. Detta väcker frågan: Finns det en PSF som är cirkulärt symmetrisk och separerbar Svaret är ja, men det finns bara en, den gaussiska. Såsom framgår av Fig. 24-7 har en tvådimensionell gaussisk bild projektioner som också är gaussier. Bild - och projektionen Gaussianer har samma standardavvikelse. För att sammanfoga en bild med en separerbar filterkärna, sammanfoga varje rad i bilden med den horisontella projektionen. vilket resulterar i en mellanbild. Därefter sammanfogar varje kolumn med denna mellanbild med den vertikala projektionen av PSF. Den resulterande bilden är identisk med den direkta fällningen av originalbilden och filterkärnan. Om du vill, samla kolumnerna först och sedan raderna blir resultatet detsamma. Konfolutionen av en N-gånger N-bild med en M-gånger-M-filterkärna kräver en tid som är proportional med N 2 M 2. Med andra ord beror varje pixel i utmatningsbilden på alla pixlar i filterkärnan. I jämförelse kräver sammandragning genom separerbarhet endast en tid som är proportionell mot N2M. För filterkärnor som är hundratals pixlar breda, kommer denna teknik att minska genomförandetiden med en hundratals faktor. Saker kan bli ännu bättre. Om du är villig att använda en rektangulär PSF (Fig. 24-5) eller en dubbelsidig exponentiell PSF (Fig. 24-6), är beräkningarna ännu effektivare. Detta beror på att de endimensionella omvälvningarna är det glidande medelfiltret (kapitel 15) respektive det dubbelriktade polsparfiltret (kapitel 19). Båda dessa ettdimensionella filter kan snabbt utföras genom rekursion. Detta resulterar i en bildkonvolutions tid proportionell med endast N 2. Fullständigt oberoende av PSF: s storlek. Med andra ord kan en bild samlas med så stor en PSF som behövs, med bara några heltalsoperationer per bildpunkt. Till exempel kräver konvertering av en 512 x 512 bild endast några hundra millisekunder på en persondator. Det är snabbt. Inte som formen på dessa två filterkärnor. Konvolvera bilden med en av dem flera gånger för att approximera en Gaussian PSF (garanterad av Central Limit Theorem, Kapitel 7). Det här är bra algoritmer, som klarar av att lyckas med misslyckande käkar. De är väl värda att komma ihåg. Medelvärdena släpper ut bruset av prisdataströmmar på bekostnad av fördröjning (fördröjning) I gamla dagar kan du få fart, på bekostnad av minskad utjämning. I gamla dagar kunde du bara ha din utjämning vid bekostnad av lag Tänk hur många timmar du slösat bort med att försöka få dina medelvärden snabbt och smidigt. Kom ihåg hur irriterande det är att se ökad hastighet orsakar ökat brus. Kom ihåg hur du önskade för lågt lagring och lågt ljud. Trött på att träna hur man har din tårta OCH Ät det Förtvivlan, nu har saker förändrats, du kan få din tårta och du kan äta den Precision Lagless-genomsnittet jämfört med andra avancerade filtreringsmodeller Av det genomsnittliga genomsnittet för standardindustrin (filter) är det viktade glidande medlet snabbare än exponentiellt, men gör det inte erbjuda bra utjämning, motsatsen har exponentiell utmärkta utjämning, men stora mängder fördröjning (Lag). Moderna quothigh techquot-filter, även om de förbättras på de gamla basmodellerna, har inneboende svagheter. Vissa av dessa observeras i Jurj JMA-filtret och de värsta av dessa svagheter är överskridande. Jurikforskning erkänner öppet att ha kvadratisk överskottskvot som tenderar att indikera någon form av prediktiv algoritm som arbetar med sin kod. Kom ihåg att filter är avsedda att observera vad som händer nu och tidigare. Att förutse vad som händer nästa är en olaglig funktion i Precision Trading Systems verktygssats, dataen slätas och försvinner bara. Eller du kan säga att trender följs exakt istället för att berätta vilken väg att gå nästa, som det är fallet med dessa illegala typfilteralgoritmer. Precision Lagless-genomsnittet försöker INTE förutse nästa prisvärde. Hull-genomsnittet hävdas av många att vara lika snabbt och smidigt som JMA genom Jurik-undersökningen, det har bra hastighet och låg lagring. Problemet med formeln som används i Hull-genomsnittet är att det är mycket förenklat och leder till prisförvrängningar som har dålig noggrannhet som orsakas av att man väger för mycket (x 2) på de senaste data (Golv (längd 2)) och sedan subtraherar den gamla data, vilket leder till svåra överskridande problem, som i vissa fall är många standardavvikelser från de verkliga värdena Precision Lagless-genomsnittet har NULL överskridande. Diagrammet nedan visar den enorma hastighetsskillnaden på en 30 period PLA och 30 period Hull-medelvärde. PLA var fyra barer före Hull-genomsnittet på båda större vändpunkterna som anges på 5-minuterschemat över FT-SE100 Future (vilket är en 14 skillnad i Lag). Om du omsatte medelvärdena vid deras vändpunkter för att klara av slutkursen i det här exemplet, var PLA signalerande vid 3 977,5 och Hull var en bagatell senare vid 3 937, ungefär 40,5 poäng eller i monetära termer 405 per kontrakt. Den långa signalen på PLA var vid 3936 jämfört med Hulls 3,956,5, vilket motsvarar en kostnadsbesparing på 205 per kontrakt med PLA-signalen. Det är en fågel. Är det ett plan. Nej det är de Precision Lagless Average Filters som VIDAYA-genomsnittet av Tuscar Chande, som använder volatilitet för att ändra längderna har en annan typ av formel som ändrar deras längd, men denna process utförs inte med någon logik. Även om de kan fungera mycket bra ibland kan det också leda till ett filter som kan drabbas av både lagring och överskridande. Tidsseriegenomsnittet som verkligen är ett mycket snabbt medelvärde kan väl omdöpa quotovershooting averagequot denna felaktighet gör den oanvändbar för allvarlig bedömning av data för handelsanvändning. Kalman-filtret ligger ofta bakom eller överskrider prisuppsättningar på grund av dess överdrivna algoritmer. Andra filterfaktorer i prismoment för att försöka förutse vad som kommer att hända i nästa prisintervall, och det här är också en felaktig strategi när de överskridar när höga momentmätningar vänds, vilket lämnar filtret högt och torrt och mil bort från den faktiska prisaktiviteten . Precision Lagless-genomsnittet använder ren och enkel logik för att bestämma sitt nästa utmatningsvärde. Många utmärkta matematiker har försökt och misslyckats med att skapa laglösa medelvärden, och i allmänhet är anledningen till deras extrema matematik intellekt inte backas upp av en hög grad av commonsense logik. Precision Lagless Average (PLA) är uppbyggt av rent logiska skälalgoritmer, som undersöker många olika värden som lagras i arrayer och väljer vilket värde som ska skickas till utgång. PLAs överlägsen hastighet, utjämning och noggrannhet gör det till ett utmärkt handelsverktyg för aktier, terminer, valutor, obligationer etc. Och som med alla produkter som utvecklats av Precision Trading-system är det underliggande temat detsamma. skrivet för handlare, av en handlare. PLA längd 14 och 50 på E-Mini Nasdaq framtid