स्थानांतरण - औसत छवि

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, 1991, 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। मेरी राय में ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका आपकी छवियों को संग्रहीत करने के लिए एक परिपत्र-बफर का उपयोग होगा, एक परिपत्र - या अंगूठी-बफर में सबसे पुराना डेटा तत्व सरणी में सरणी में धकेलने वाले नवीनतम तत्व द्वारा ओवरराइट किया जाता है इस तरह की संरचना बनाने की मूल बातें छोटी मथकोड वीडियो में वर्णित की जाती हैं एक सरल परिपत्र बफर लागू करना। आपके प्रत्येक मुख्य आकर्षण के प्रत्येक चलना के लिए जो एक सी के साथ काम करता है नंगे छवि, बस परिपत्र-बफर में एक नई छवि लोड करें और फिर औसत कुशलतापूर्वक लेने के लिए औसत फ़ंक्शन में निर्मित MATLAB का उपयोग करें। यदि आपको डेटा के लिए एक विंडो फ़ंक्शन लागू करने की आवश्यकता है, तो तदनुसार फ़्रेम की एक अस्थायी प्रतिलिपि बनाएं विंडो फ़ंक्शन और प्रतिलिपि की औसत प्रतिलिपि लूप के प्रत्येक पुनरावृत्ति पर लेते हैं। 6 अगस्त को 10 11 को उत्तर दिया गया है। 11. अपने सभी चित्रों पर 10 में से प्रत्येक बैंड के लिए मूविंग औसत का एक तरह से चलना यह रेखा औसत से अधिक औसत की गणना करता है आपकी छवियां। दोनों के लिए आप एक बफर संरचना जोड़ना चाहेंगे जो केवल पिछले 10 छवियों को बनाए रखेगी, इसे आसान बनाने के लिए, आप सभी को स्मृति में भी रख सकते हैं यहां यॉट के लिए एक उदाहरण है। इस रेखा को बदलें एक आयाम जोड़ें। और इसे बदलें। फिर उपयोग को प्रदर्शित करने के लिए। आप मध्ययुगीन के लिए समान करेंगे। उत्तर 6 अगस्त 12 14। आपका उत्तर .2017 स्टैक एक्सचेंज, इंक। मविंग औसत - एमए। नीचे मूविंग औसत - एमए। एक एसएमए उदाहरण के रूप में, एक सुरक्षा पर विचार करें 15 दिनों के लिए निम्न समापन कीमतों के साथ। 1 5 दिनों के भीतर 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 दिन 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 दिन 28, 30, 27, 29, 28. एक 10 दिन एमए पहली के लिए बंद कीमतों औसत होगा पहले डेटा बिंदु के रूप में 10 दिन अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत को छोड़ देगा, 11 दिन की कीमत को जोड़ना और औसत लेना चाहिए, और जैसा कि नीचे दिखाया गया है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एमए की लैग की वर्तमान कीमत कार्रवाई क्योंकि वे अतीत पर आधारित हैं एमए के लिए समय की अवधि, अधिक से अधिक अंतराल इस प्रकार 200 दिन के एमए में 20-दिन एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों की कीमत शामिल है एमए का उपयोग करने के लिए लंबाई व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करता है, अल्प अवधि के व्यापार और दीर्घकालिक एमए के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले कम एमए के साथ दीर्घकालिक निवेशकों के लिए अनुकूल है 200-दिन एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा पीछा किया जाता है महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत हैं। एमए अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापारिक सिग्नल भी प्रदान करते हैं, या जब बढ़ते एमए से दो औसत पार हो जाते हैं तो यह संकेत करता है कि एस एक गिरावट आई एमए इंगित करता है कि यह एक डाउनट्रेंड में है इसी तरह, ऊपर की गति को एक तेजी से क्रॉसओवर से पुष्ट किया जाता है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए एक लंबी अवधि के एमए डाउनवर्ड गति के ऊपर से पार हो जाती है एक बियरिश क्रॉसओवर के साथ पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पकालिक एमए लंबे समय तक एमए के नीचे पार करता है