Moving Genomsnittet Image Matlab

Skapad onsdagen den 08 oktober 2008 20 04 Senast uppdaterad den torsdag 14 mars 2013 01 29 Skrivet av Batuhan Osmanoglu Hits 41556.Moving Average I Matlab. Ofta finner jag mig själv i behov av att medelvärda data som jag måste minska bullret lite Jag skrev några funktioner för att göra exakt vad jag vill, men matlabs inbyggda filterfunktion fungerar också bra. Här skriver jag om 1D och 2D-medelvärdena.1Det filter kan realiseras med hjälp av filterfunktionen Filterfunktionen kräver åtminstone Tre ingångsparametrar täljarkoefficienten för filtret b, nämnarkoefficienten för filtret a och data X givetvis. Ett löpande medelfilter kan enkelt definieras. För 2D-data kan vi använda Matlab s filter2-funktionen För mer information Om hur filtret fungerar kan du skriva. Här är en snabb och smutsig implementering av ett 16 med 16 glidande medelfilter Först måste vi definiera filtret Eftersom allt vi vill ha är lika stort bidrag från alla grannar kan vi bara använda dem roliga Ction Vi delar allt med 256 16 16 eftersom vi inte vill ändra signalets generella nivå amplitude. För att applicera filtret kan vi helt enkelt säga följande. När är resultaten för fas av ett SAR-interferogram i detta fall Range i Y-axeln och Azimuth är mappad på X-axeln Filtret var 4 pixlar bredt i Räckvidd och 16 pixlar vid Azimuth.29 september, 2013.Registrering av medelvärde genom convolution. What rör sig i genomsnitt och vad är det bra för. Hur rör sig medeltal Genom att använda convolution. Moving Average är en enkel operation som vanligtvis används för att undertrycka ljud från en signal vi ställer värdet på varje punkt till genomsnittet av värdena i dess grannskap Med en formel. Her är x ingången och y är utsignalen, medan storleken på fönstret är w, ska vara udda. Formeln ovan beskriver en symmetrisk operation, vilka prover tas från båda sidor av den aktuella punkten. Längs är ett verkligt exempel. Den punkt som fönstret läggs på är faktiskt röda värden utanför x är tänkt att vara nollor. För att spela runt och se effekterna av glidande medelvärde, kolla på den här interaktiva demonstrationen. Hur gör man genom convolution. Som du kanske har insett är beräkningen av det enkla glidande medlet liknar konvolutionen i båda fallen ett fönster är Glida längs signalen och elementen i fönstret sammanfattas Så försök att göra samma sak genom att använda convolution Använd följande parametrar. Den önskade utsignalen är. Som första tillvägagångssätt låt oss försöka vad vi får genom att samla x Signalen med följande k-kärna. Utsignalen är exakt tre gånger större än den förväntade. Det kan också ses att utgångsvärdena är sammanfattningen av de tre elementen i fönstret. Det är för att under fönstret glider fönstret längs alla Elementen i den multipliceras med en och sedan sammanfattas. yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x. för att få önskade värden på y ska utdata divideras med 3. med en formel inklusive divisionen. men det skulle inte vara optimalt att göra divisionen under konvolvering Omarrangera ekvationen. Så ska vi använda följande k-kärna. På det här sättet kommer vi att få önskad utmatning. Generellt om vi vill flytta medelvärdet genom konvoltering med ett fönsterstorlek w ska vi använda följande k-kärna. A enkel Funktionen som gör det rörliga genomsnittet är. Ett exempel är användningen. Det bästa sättet att göra det enligt min mening är att använda en cirkulärbuffert för att lagra dina bilder I en cirkulär - eller ringbuffert är det äldsta dataelementet i matrisen Överskridits av det nyaste elementet som tryckts in i matrisen. Grunderna för att skapa en sådan struktur beskrivs i den korta Mathworks-videon. Genomföra en enkel cirkulär buffert. För varje iteration av huvudslingan som handlar om en enda bild, bara ladda en ny bild In i cirkulärbufferten och använd sedan MATLAB s inbyggd i m ean-funktionen för att ta genomsnittet effektivt. Om du behöver ange en fönsterfunktion till data, gör sedan en temporär kopia av ramarna multiplicerad med fönstervärdet och ta medeltalet av kopian vid varje iteration av loop. answered Aug 6 12 på 10 11.beräknar en sorts flytande medelvärde för vart och ett av de 10 banden över alla dina bilder Denna rad beräknar ett glidande medelvärde av medelvärdet över dina bilder. För båda vill du lägga till en buffertstruktur som bara håller de 10 senaste bilderna För att förenkla det kan du också bara hålla allt i minnet. Här är ett exempel för Yout. Change this line Lägg till en dimension. And ändra detta. Then för att visa användning. Du skulle göra sth liknande för medelvärde.