Moving Average Filter Matlab Image

Filtro médio Filtragem média é um método simples, intuitivo e fácil de implementar de suavizar imagens, isto é, reduzir a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo. É frequentemente utilizado para reduzir o ruído nas imagens. Como Funciona A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem pelo valor médio (médio) de seus vizinhos, incluindo a si mesmo. Isto tem o efeito de eliminar valores de pixel que não são representativos do seu ambiente. A filtragem média é geralmente considerada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em um kernel. Que representa a forma e o tamanho da vizinhança a ser amostrada ao calcular a média. Muitas vezes um núcleo quadrado 32153 é usado, como mostrado na Figura 1, embora núcleos maiores (por exemplo, 52155 quadrados) possam ser utilizados para uma suavização mais severa. (Observe que um kernel pequeno pode ser aplicado mais de uma vez para produzir um efeito similar, mas não idêntico, como uma única passagem com um kernel grande.) Figura 1 32153 kernel de média freqüentemente usado na filtragem média Calculando a convolução direta de uma imagem com Este kernel realiza o processo médio de filtragem. Diretrizes de Uso A filtragem média é mais comumente usada como um método simples para reduzir o ruído em uma imagem. Ilustramos o filtro usando mostra o original corrompido por ruído gaussiano com uma média de zero e um desvio padrão () de 8. mostra o efeito da aplicação de um filtro médio 32153. Observe que o ruído é menos aparente, mas a imagem foi suavizada. Se aumentarmos o tamanho do filtro médio para 52155, obtemos uma imagem com menos ruído e menor detalhe de alta freqüência, como mostrado na imagem. A mesma imagem mais severamente corrompida por ruído gaussiano (com uma média de zero e um de 13) é mostrada In é o resultado da filtragem média com um kernel 32153. Uma tarefa ainda mais desafiadora é fornecida por mostra o efeito de suavizar a imagem barulhenta com um filtro médio 32153. Uma vez que os valores de pixel de ruído de disparo são muitas vezes muito diferentes dos valores envolventes, tendem a distorcer significativamente a média de pixel calculada pelo filtro médio. Usando um filtro 52155 em vez disso Este resultado não é uma melhoria significativa na redução de ruído e, além disso, a imagem está agora muito desfocada. Estes exemplos ilustram os dois principais problemas com filtragem média, que são: Um único pixel com um valor muito não representativo pode afetar significativamente o valor médio de todos os pixels em sua vizinhança. Quando a vizinhança do filtro se estende por uma borda, o filtro irá interpolar novos valores para pixels na borda e, assim, irá desfocar essa borda. Isso pode ser um problema se bordas afiadas são necessárias na saída. Ambos os problemas são abordados pelo filtro mediano. Que é frequentemente um filtro melhor para reduzir o ruído do que o filtro médio, mas toma mais por muito tempo para computar. Em geral, o filtro médio age como um filtro de freqüência de passagem baixa e, portanto, reduz as derivadas de intensidade espacial presentes na imagem. Já vimos esse efeito como um amolecimento dos traços faciais no exemplo acima. Agora considere a imagem que representa uma cena contendo uma gama mais ampla de diferentes freqüências espaciais. Depois de suavizar uma vez com um filtro médio 32153, obtemos Note que as informações de baixa frequência espacial no fundo não foram afetadas significativamente pela filtragem, mas as bordas (uma vez nítidas) do sujeito do primeiro plano foram suavemente suavizadas. Após a filtragem com um filtro 72157, obtemos uma ilustração ainda mais dramática deste fenômeno em comparar este resultado com o obtido passando um filtro 32153 sobre a imagem original três vezes em Variantes Comuns. Variações no filtro de alisamento médio discutido aqui incluem a Determinação de Limiar em que O alisamento é aplicado sujeito à condição de que o valor do pixel central seja alterado somente se a diferença entre seu valor original e o valor médio for maior que um limiar predefinido. Isso tem o efeito de que o ruído é suavizado com uma perda menos dramática no detalhe da imagem. Outros filtros de convolução que não calculam a média de um bairro também são freqüentemente usados ​​para suavização. Um dos mais comuns destes é o filtro de alisamento gaussiano. Experimentação interativa Você pode interativamente experimentar com este operador clicando aqui. O filtro médio é calculado usando uma convolução. Você pode pensar em quaisquer maneiras pelas quais as propriedades especiais do kernel de filtro médio podem ser usadas para acelerar a convolução Qual é a complexidade computacional desta convolução mais rápida Use um detector de borda na imagem e observe a força da saída. Em seguida, aplique um filtro de média 32153 à imagem original e execute o detector de borda novamente. Comente sobre a diferença. O que acontece se um filtro 52155 ou 72157 for usado Aplicar duas vezes um filtro médio 32153 não produz o mesmo resultado que aplicar um filtro 52155 médio uma vez. No entanto, um núcleo de convolução 52155 pode ser construído o que é equivalente. Como funciona este kernel Crie um kernel de convolução 72157 que tenha um efeito equivalente a três passagens com um filtro médio 32153. Como você acha que o filtro médio iria lidar com o ruído gaussiano que não era simétrico em torno de zero Tente alguns exemplos. Referências R. Boyle e R. Thomas Visão de Computador: Um Primeiro Curso. Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34. E. Davies Visão da Máquina: Teoria, Algoritmos e Práticas. Academic Press, 1990, cap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, Cap. 4. Informações locais Informações específicas sobre este operador podem ser encontradas aqui. Mais informações gerais sobre a instalação local do HIPR estão disponíveis na seção introdutória de informações locais. Eu preciso testar algumas técnicas básicas de processamento de imagem no Matlab. Eu preciso testar e comparar especialmente dois tipos de filtros: filtro médio e filtro mediano. Para alisar a imagem usando a mediana de filtragem, existe uma grande função medfilt2 da caixa de ferramentas de processamento de imagem. Existe alguma função semelhante para filtro médio Ou como usar a função filter2 para criar o filtro médio Uma das coisas mais importantes para mim é ter a possibilidade de configurar o raio do filtro. I. e. Para o filtro mediano, se eu quiser o raio de 3 x 3 (máscara), eu uso apenas eu gostaria de conseguir algo semelhante para o filtro médio. Pediu Nov 15 09 em 16:12 user8264: Eu don39t ter acesso ao livro agora, mas geralmente o kernel gaussiano fornece um efeito de alisamento mais suave e tende a preservar as bordas melhor do que um médio-filtro do mesmo tamanho. Pense na resposta de freqüência do filtro passa-baixo em ambos os casos. Aqui está uma página com uma boa explicação: homepages. inf. ed. ac. ukrbfHIPR2gsmooth. htm ndash Amro Aug 1 14 em 9: 48Criado em Quarta-feira, 08 de Outubro de 2008 20:04 Última atualização em Quinta, 14 Março 2013 01:29 Escrito Por Batuhan Osmanoglu Hits: 41407 Moving Average Em Matlab Muitas vezes eu me encontro na necessidade de calcular a média dos dados que tenho para reduzir o ruído um pouco. Eu escrevi funções de casal para fazer exatamente o que eu quero, mas matlabs construído em função de filtro funciona muito bem também. Aqui Ill escrever sobre 1D e 2D média de dados. 1D filtro pode ser realizado usando a função de filtro. A função de filtro requer pelo menos três parâmetros de entrada: o coeficiente do numerador para o filtro (b), o coeficiente do denominador para o filtro (a) e os dados (X), é claro. Um filtro de média em execução pode ser definido simplesmente por: Para dados 2D, podemos usar a função Matlabs filter2. Para obter mais informações sobre como o filtro funciona, você pode digitar: Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro de média móvel 16 por 16. Primeiro precisamos definir o filtro. Uma vez que tudo o que queremos é a contribuição igual de todos os vizinhos, podemos apenas usar a função uns. Nós dividimos tudo com 256 (1616) desde que nós não queremos mudar o nível geral (amplitude) do sinal. Para aplicar o filtro podemos simplesmente dizer o seguinte Abaixo estão os resultados para a fase de um interferograma SAR. Neste caso Range está no eixo Y e Azimuth é mapeado no eixo X. O filtro tinha 4 pixels de largura em Gama e 16 pixels de largura em Azimute.