Movendo Média Filtro 2d

Criado em Quarta-feira, 08 de Outubro de 2008 20 04 Atualizado em Quinta-feira, 14 de Março de 2013 01 29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos 41544.Moving Média Em Matlab. Em média, encontro-me 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 matlab s construído em função de filtro funciona muito bem também Aqui eu vou 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 de numerador para o filtro b, o coeficiente de denominador para o filtro a, e os dados X naturalmente. Um filtro de média de corrida pode ser definido simplesmente por. Para dados 2D podemos usar a função filter2 de Matlab s Para mais informações Sobre como o filtro funciona, você pode digitar. Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro de 16 por 16 média móvel Primeiro precisamos definir o filtro Uma vez que todos nós queremos é a contribuição igual de todos os vizinhos, podemos apenas usar os ones diversão Ction Nós dividimos tudo com 256 16 16 uma vez que don t quer alterar a amplitude de nível geral do sinal. Para aplicar o filtro podemos simplesmente dizer o seguinte. Below são os resultados para a fase de um interferograma SAR Neste caso Range está em O eixo Y eo Azimuth são mapeados no eixo X O filtro foi 4 pixels de largura em Gama e 16 pixels de largura em Azimuth. Mean filtro ou filtro médio. Categoria Digital sinal e processamento de imagem DSP e DIP software development. Abstract O artigo é um guia prático Para o filtro médio, ou compreensão média do filtro e implementação O artigo contem a teoria, código de fonte de C, instruções de programação e aplicação da amostra.1 Introdução ao filtro médio, ou filtro médio. O filtro médio ou filtro médio é o filtro windowed da classe linear, que suaviza a imagem do sinal O filtro funciona como low-pass um A idéia básica por trás do filtro é para qualquer elemento da imagem de sinal tomar uma média em toda a sua vizinhança Para entender como isso é feito na prática, vamos começar Com janela idea.2 filtro janela ou mask. Let imaginar, você deve ler uma carta eo que você vê no texto restrito por buraco em stencil especial como este. Fig 1 primeiro stencil. So, o resultado da leitura é t som Ok, Vamos ler a carta novamente, mas com a ajuda de outro stencil. Fig 2 Segundo stencil. Now o resultado da leitura t é som Vamos fazer a terceira try. Fig 3 Terceiro stencil. Now você está lendo a letra t como sound. What Acontece aqui Para dizer que na linguagem matemática, você está fazendo uma operação de leitura sobre a letra do elemento t E o som do resultado depende das letras de vizinhança do elemento ao lado de t. And que o estêncil, que ajuda a pegar a vizinhança do elemento, é janela Sim, janela É apenas um estêncil ou padrão, por meio do qual você está selecionando o elemento bairro um conjunto de elementos em torno do dado para ajudá-lo a tomar decisão Outro nome para a janela de filtro é a máscara 3 em 2D. In três dimensões Pense sobre a construção E agora sobre Quarto naquele edifício O quarto é como 3D w Indow, que corta algum subespaço de todo o espaço do edifício Você pode encontrar janela 3D no volume de processamento de imagem voxel. Fig 6 Janela ou máscara de tamanho 3 3 3 em 3D.3 Compreendendo filtro médio. Agora vamos ver, como Tomar uma média através do bairro elemento s A fórmula é simples resumir elementos e dividir a soma pelo número de elementos Por exemplo, vamos calcular uma média para o caso, ilustrado na figura 7.Fig 7 Tomando uma média. E isso é tudo Sim, nós apenas filtraram o sinal 1D pelo filtro médio Deixe-nos fazer o resumo e anotar instruções passo a passo para processar pelo filtro médio. Filtro médio, ou algoritmo médio do filtro. Colocar uma janela sobre o elemento. Fazer uma soma média acima dos elementos E dividir a soma pelo número de elementos. Agora, quando temos o algoritmo, é hora de escrever algum código vamos chegar a programação.4 1D média filtro de programação. Nesta seção, desenvolvemos 1D média filtro com janela de tamanho 5 Vamos ter 1D sinal de comprimento N como entrada O primeiro passo i A colocação da janela que nós fazemos isso mudando o índice do elemento principal. Preste atenção, que nós estamos começando com o terceiro elemento e terminando com o último mas dois O problema é nós não pode começar com o primeiro elemento, porque neste caso a parte esquerda Da janela de filtro está vazia Vamos discutir abaixo, como resolver esse problema. A segunda etapa está tomando a média, ok. Now, vamos escrever o algoritmo como function. Type elemento poderia ser definido como.5 Tratar edges. For Todos os filtros de janela há algum problema Isso é tratamento de borda Se você colocar a janela sobre o último último elemento, a parte esquerda da janela será vazia Para preencher a lacuna, o sinal deve ser estendido Para filtro médio há uma boa idéia para estender sinal ou Assim sim, antes de passar o sinal para a nossa função de filtro média o sinal deve ser estendido Vamos escrever o wrapper, que faz todas as preparações. Como você pode ver, o nosso código leva em conta alguns problemas práticos Primeiro de tudo nós Verifique o meu i O sinal de parâmetros de entrada não deve ser NULL eo comprimento do sinal deve ser positivo. Segundo passo, verificamos o caso N 1 Este caso é especial, porque para construir a extensão precisamos de pelo menos dois elementos Para o sinal de 1 comprimento de elemento o resultado é o sinal Se Bem, preste atenção, nosso filtro médio funciona no local, se o resultado do parâmetro de saída for NULL. Agora vamos alocar memória para extensão de sinal. E verificar a alocação de memória. Tenho uma matriz onde os valores discretos de onda senoidal são gravados e armazenados Eu quero Encontrar o máximo e min da forma de onda Desde que os dados de onda senoidal é gravado tensões usando um DAQ, haverá algum ruído, então eu quero fazer uma média ponderada Assumindo contém meus valores sinewave, aqui está o meu código até agora. Ser no segundo para o laço, onde dependendo de meu tamanho médio da janela filtersize, eu quero resumir os valores na janela para tomar a média deles eu recebo um erro que diz. Eu sou um EE com muito pouca experiência na programação, assim que Qualquer ajuda seria gr Agradeceu a recomendação Deve-se notar, porém, que embora xy não produz um erro, ele não vai dar o resultado esperado no código do OP s Ou OP precisaria usar Sua correção, mas com yx filtersize e retirado do laço ou a soma deve ser removido, com a indexação xy esquerda no lugar tom10 30 de maio 13 em 17 18. tom10, eu tenho certeza que você está certo Minha resposta foi na maior parte fora de alguns Intuição sobre o que o problema mais provável era, eu não sou qualificado sobre o domínio do problema para saber a exatidão do algoritmo real Que é por isso que me referi o OP à sua resposta Paul Woolcock 30 de maio 13 às 17 22.The outras respostas corretamente descrever o seu Erro, mas este tipo de problema realmente chama para usar Numpy numpy será executado mais rápido, ser mais eficiente de memória, e é mais expressivo e conveniente para este tipo de problema Aqui está um exemplo. Se você não quiser usar numpy, deve Também ser notado que há um erro lógico em Seu programa que resulta em TypeError O problema é que na linha. Você está usando soma dentro do loop onde o seu também calcular a soma Ou então você precisa usar soma sem o loop, ou loop através da matriz e adicionar todos os elementos , Mas não tanto e está fazendo ambos, ou seja, aplicando soma ao elemento de matriz indexada, que leva ao erro no primeiro lugar É, aqui estão duas soluções.