Moving Gjennomsnittet Image Matlab

Laget på onsdag 08 oktober 2008 20 04 Sist oppdatert torsdag 14. mars 2013 01 29 Skrevet av Batuhan Osmanoglu Hits 41556.Moving Average I Matlab. Ofte finner jeg meg selv i behov av å beregne dataene jeg må redusere støyen litt Jeg skrev noen funksjoner for å gjøre akkurat det jeg vil, men matlabs innebygde filterfunksjon fungerer også bra her. Her skal jeg skrive om 1D og 2D gjennomsnittlig data.1D-filteret kan realiseres ved hjelp av filterfunksjonen Filterfunksjonen krever minst tre inngangsparametere tellerkoeffisienten for filteret b, nevnerkoeffisienten for filteret a og dataene X selvfølgelig. Et løpende gjennomsnittfilter kan defineres enkelt ved. For 2D-data kan vi bruke Matlab s filter2-funksjonen For mer informasjon om hvordan filteret fungerer, kan du skrive. Her er en rask og skitten implementering av et 16 med 16 bevegelige gjennomsnittsfilter. Først må vi definere filteret. Siden alt vi ønsker er like bidrag fra alle naboer, kan vi bare bruke de morsomme ction Vi deler alt med 256 16 16 siden vi ikke vil endre signalets generelle nivå amplitude. For å bruke filteret kan vi bare si følgende. Deretter er resultatene for fase av et SAR-interferogram. I dette tilfellet er Range i Y-aksen og Azimuth er kartlagt på X-aksen Filtret var 4 piksler bredt i rekkevidde og 16 piksler bredt i Azimuth.29 september, 2013. Gjennomgang av gjennomsnitt ved konvolusjon. Hva er det som beveger gjennomsnitt og hva er det bra for. Hvordan flytter gjennomsnittet ferdig ved hjelp av convolution. Moving gjennomsnitt er en enkel operasjon som vanligvis brukes til å undertrykke støy av et signal vi setter verdien av hvert punkt til gjennomsnittet av verdiene i nabolaget Ved en formel. Her x er inngangen og y er utgangssignalet, mens størrelsen på vinduet er w, skal være merkelig. Formelen ovenfor beskriver en symmetrisk operasjon. Prøven tas fra begge sider av det aktuelle punktet. Det er et virkelighetseksempel. Det punktet som vinduet legges på, er røde verdier. utenfor x skal være nuller. For å spille rundt og se effektene av å flytte gjennomsnittet, ta en titt på denne interaktive demonstrasjonen. Hvordan gjør du det ved convolution. As du kanskje har gjenkjent, beregner det enkle glidende gjennomsnittet ligner konvolusjonen i begge tilfeller et vindu er glir langs signalet og elementene i vinduet oppsummeres. Så prøv å gjøre det samme ved å bruke konvolusjon. Bruk følgende parametre. Ønsket utgang er. Som første tilnærming, la oss prøve det vi får ved å samle x signalet med følgende k-kjerne. Utgangen er nøyaktig tre ganger større enn den forventede. Det kan også ses at utgangsvurderingene er sammendraget av de tre elementene i vinduet. Det er fordi under konvolusjonen glir vinduet sammen, alle elementene i det blir multiplisert med en og deretter oppsummert. yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. For å få de ønskede verdiene av y, skal utgangen divideres med 3. Med en formel inkludert divisjonen. Men det ville ikke være optimalt å gjøre avdelingen under konvolusjon. Her kommer ideen av omarrangere ligningen. Så skal vi bruke følgende k-kjerne. På denne måten vil vi få den ønskede utdata. I generell hvis vi vil flytte gjennomsnittet ved konvolusjon som har et vindu størrelse w, skal vi bruke følgende k-kjernen. A enkel funksjonen som gjør det bevegelige gjennomsnittet er. Et eksempel på bruk er. Den beste måten å gjøre dette etter min mening ville være å bruke en sirkulærbuffer for å lagre bildene dine. I en sirkulær - eller ringbuffer er det eldste dataelementet i arrayen overskrives av det nyeste elementet som er skrevet inn i matrisen. Grunnleggende om å lage en slik struktur er beskrevet i den korte Mathworks-videoen. Implementere en enkel sirkulær buffer. For hver iterasjon av hovedlinjen som omhandler et enkelt bilde, bare legg inn et nytt bilde inn i sirkulærbufferen og bruk deretter MATLAB s bygget i m ean-funksjonen for å ta gjennomsnittet effektivt. Hvis du må bruke en vindusfunksjon til dataene, gjør du en midlertidig kopi av rammene multiplisert med vindufunksjonen og ta gjennomsnittet av kopien ved hver iterasjon av loop. answered 6. august 12 på 10 11. beregner en slags flytende gjennomsnitt for hver av de 10 båndene over alle bildene dine Denne linjen beregner et glidende gjennomsnitt av gjennomsnittverdien over bildene dine. For begge vil du legge til en bufferstruktur som bare holder de siste 10 bildene For å forenkle det, kan du også bare holde alt i minnet. Her er et eksempel på Yout. Endre denne linjen. Legg til en dimensjon. Endre dette. For å vise bruk. Du ville gjøre sth lik for gjennomsnittlig verdi.