Imagej Média Móvel

Nomes comuns do filtro médio: filtragem média, alisamento, média, filtragem de caixa Breve descrição A filtragem média é um método simples, intuitivo e fácil de implementar de imagens de suavização, isto é, reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo. Muitas vezes, é usado para reduzir o ruído nas imagens. Como funciona A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem com o valor médio (médio) de seus vizinhos, inclusive em si. Isso tem o efeito de eliminar valores de pixels que não são representativos de seus arredores. A filtragem média geralmente é pensada 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, é usado um kernel quadrado de 32153, como mostrado na Figura 1, embora os grãos maiores (por exemplo 52155 quadrados) possam ser usados ​​para um alisamento mais severo. (Observe que um kernel pequeno pode ser aplicado mais de uma vez para produzir um efeito semelhante, mas não idêntico, como uma única passagem com um kernel grande). Figura 1 324a3 kernel de média usado frequentemente na filtração média. Computação da convolução direta de uma imagem com Este kernel realiza o processo de filtragem médio. Diretrizes para uso A filtragem média é mais comumente usada como um método simples para reduzir o ruído em uma imagem. Nós 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 de aplicar 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, conforme mostrado na mesma imagem mais severamente corrompida por ruído gaussiano (com uma média de zero e um de 13) é mostrado 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 ruidosa com um filtro médio 32153. Uma vez que os valores de pixel de ruído de disparo são muitas vezes muito diferentes dos valores circundantes, eles tendem a distorcer significativamente a média de pixels 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 agora está muito desfocada. Estes exemplos ilustram os dois principais problemas com a 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 aproxima de uma borda, o filtro irá interpor novos valores para pixels na borda e, desse modo, irá desfocar essa borda. Isso pode ser um problema se forem necessárias bordas afiadas na saída. Ambos os problemas são abordados pelo filtro mediano. O que geralmente é um filtro melhor para reduzir o ruído do que o filtro médio, mas leva mais tempo para calcular. Em geral, o filtro médio atua como um filtro de freqüência de passagem baixa e, portanto, reduz as derivadas de intensidade espacial presentes na imagem. Nós já vimos esse efeito como um abrandamento das características faciais no exemplo acima. Agora, considere a imagem que representa uma cena que contém uma gama mais ampla de diferentes freqüências espaciais. Depois de suavizar uma vez com um filtro médio 32153, obtemos Observe que a baixa informação de frequência espacial em segundo plano não foi significativamente afetada pela filtragem, mas as bordas (uma vez crisp) do primeiro plano foram suavizadas. Depois de filtrar com um filtro 72157, obtemos uma ilustração ainda mais dramática desse fenômeno. Compare esse resultado com o obtido passando um filtro 32153 sobre a imagem original três vezes em Variantes Comuns. As variações no filtro de suavização médio discutido aqui incluem Threshold Averaging 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 do que um limite predefinido. Isso tem o efeito de que o ruído seja 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 suavizar. Um dos mais comuns é o filtro de alisamento gaussiano. Experiência interativa Você pode experimentar de forma interativa com este operador clicando aqui. O filtro médio é calculado usando uma convolução. Você pode pensar em qualquer maneira em que as propriedades especiais do kernel de filtro médio podem ser usadas para acelerar a convolução. Qual é a complexidade computacional dessa convolução mais rápida Use um detector de borda na imagem e observe a força da saída. Em seguida, aplique um filtro médio 32153 para a imagem original e execute novamente o detector de borda. Comente sobre a diferença. O que acontece se um filtro 52155 ou 72157 for usado Aplicando um filtro médio 32153 duas vezes não produz o mesmo resultado que a aplicação de um filtro médio 52155 uma vez. No entanto, um kernel de convolução 52155 pode ser construído, o que é equivalente. O que esse kernel parece ser 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 enfrentaria o ruído gaussiano que não era simétrico em torno de zero. Tente alguns exemplos. Referências R. Boyle e R. Thomas Computer Vision: um primeiro curso. Blackwell Scientific Publications, 1988, pp. 32 - 34. E. Davies Visão da máquina: teoria, algoritmos e praticidades. 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. Um conselho mais geral sobre a instalação local do HIPR está disponível na seção introdutória da Informação Local. Opinion: O que quebrar a média móvel de 200 dias para os estoques realmente significa CHAPEL HILL, NC (MarketWatch) A quebra da média móvel de 200 dias significa o estoque A tendência principal dos mercados foi oficialmente recusada. É urgente que descobrimos, já que o Dow Jones Industrial Average DJIA, -0,03 fechou a semana passada abaixo deste nível técnico crucial, e o SampP 500 SPX, 0,18 fez isso ontem. Na verdade, alguns analistas técnicos consideram quebrar abaixo da média móvel de 200 dias para ser o fim oficial de um mercado de touro. Então, pelo menos de acordo com essa definição, agora estavam em um mercado ostentoso. (A definição usual é um declínio de 20 ou mais). No entanto, a situação pode não ser tão terrível. Enquanto os sistemas de tempo de mercado baseados na média móvel de 200 dias apresentaram registros impressionantes na primeira parte do século passado, eles se tornaram marcadamente menos bem sucedidos nas últimas décadas, ao ponto de que alguns especulam abertamente que não funcionam mais. Na verdade, desde 1990, o mercado de ações efetivamente apresentou melhor que a média de sinais de venda da média móvel de 200 dias. Isso está bem ilustrado na tabela de acompanhamento. Os sinais de venda eram aqueles dias em que o SampP 500 caiu abaixo de sua média móvel de 200 dias após o dia anterior acima, houve 85 ocorrências desse tipo desde o início de 1990. Os retornos na tabela refletem o retorno ajustado pelo dividendo do Todo o mercado de ações (conforme avaliado por índices como o Wilshire 5000 W5000, 0,29). As próximas quatro semanas, com certeza, notei que, no horizonte de 12 meses, o mercado de ações apresentou uma média ligeiramente abaixo da média após os sinais de venda da média móvel de 200 dias. Mas, dada a variabilidade nos dados, essa diferença nos retornos não significa ser significativa no nível de confiança 95 que os estatísticos muitas vezes confiam para concluir que um padrão é genuíno. Por sinal, a diferença em 26 semanas (seis meses) também não é significante. Mas os resultados de quatro e 13 semanas são bastante significativos. Basta considerar a última vez que o SampP 500 caiu abaixo de sua média móvel de 200 dias, que foi em novembro de 2012, logo após os meses de eleição presidencial. A bolsa de valores quase imediatamente retomou seu poderoso rali, e o Wilshire 5000 foi mais de 3 maiores em um período de meses, 12 maiores no próximo trimestre e 32 maiores no ano seguinte. Um resultado quase idêntico foi o resultado da época anterior em que o SampP 500 caiu abaixo de sua média móvel de 200 dias, em junho de 2012. Claro, o mercado nunca mais se apresentou tão impressionante na sequência de um sinal de venda dos movimentos de 200 dias Média, mas nas últimas décadas isso foi mais a regra do que a exceção. Com certeza, os resultados anteriores a 1990 criam uma história diferente. Então, para determinar sua resposta à violação atual dos mercados da média móvel de 200 dias, você deve decidir se as últimas duas décadas são apenas uma aberração ou, em vez disso, se algo mudou de forma mais ou menos permanente que faz a mudança Média menos efetiva. Uma importante gota de vento a este respeito é a pesquisa realizada por Blake LeBaron, professor de finanças da Universidade Brandeis. Ele descobriu que as médias móveis de vários comprimentos pararam de funcionar no início dos anos 90, não só no mercado de ações, mas também nos mercados cambiais. Uma vez que esses dois mercados não estão vinculados de forma óbvia, isso explicaria o motivo pelo qual as médias móveis falhariam simultaneamente em ambos. A pesquisa LeBarons fornece suporte para aqueles que acreditam que as médias médias que a eficácia de desvanecimento é mais do que apenas uma chance. O que poderia ter causado isso acontecer. LeBaron especula que poderia ser a confluência de vários fatores. Um grande, ele me disse, poderia ser o advento do comércio on-line barato, especialmente a criação de fundos negociados em bolsa, o que facilitou o comércio e a saída de títulos de acordo com a média móvel. Outro fator, disse ele, poderia ser a popularidade das médias móveis. À medida que mais investidores começam a seguir um sistema, seu potencial para vencer o mercado começa a evaporar. Em qualquer caso, vale a pena salientar que os resultados apresentados aqui não significam necessariamente que não estavam em um mercado urugo. O que eles significam: se estivesse agora em um mercado ostentoso, será por outros motivos além da violação da média móvel de 200 dias. Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. Todos os direitos reservados. Dados intraday fornecidos pela SIX Informações Financeiras e sujeito aos termos de uso. Dados históricos e atuais do fim do dia fornecidos pela SIX Financial Information. Dados intraday atrasados ​​por requisitos de troca. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Todas as citações estão em tempo de troca local. Dados em tempo real da última venda fornecidos pelo NASDAQ. Mais informações sobre o NASDAQ trocaram símbolos e seu status financeiro atual. Os dados intraday atrasaram 15 minutos para a Nasdaq e 20 minutos para outras trocas. SampPDow Jones Indices (SM) da Dow Jones amp Company, Inc. Os dados intrínsecos da SEHK são fornecidos pela SIX Financial Information e pelo menos 60 minutos atrasados. Todas as cotações estão em tempo de troca local. Nenhum resultado encontrado Últimas notícias REDUÇÃO NOISE POR AVERAGEM DE IMAGEM O ruído da imagem pode comprometer o nível de detalhe em suas fotos digitais ou de filme, e assim reduzir esse ruído pode melhorar sua imagem final ou imprimir. O problema é que a maioria das técnicas para reduzir ou remover o ruído sempre acabam suavizando a imagem também. Alguns suavizantes podem ser aceitáveis ​​para imagens que consistem principalmente em água suave ou céus, mas a folhagem em paisagens pode sofrer com tentativas ainda conservadoras de reduzir o ruído. Esta seção compara alguns métodos comuns para redução de ruído e também introduz uma técnica alternativa: a média de exposições múltiplas para reduzir o ruído. A média da imagem é comum em astrofotografia de ponta, mas é possivelmente subutilizada para outros tipos de fotografia de baixa luz e noite. A média possui o poder de reduzir o ruído sem comprometer os detalhes, porque realmente aumenta a relação sinal / ruído (SNR) da sua imagem. Um bônus adicional é que a média também pode aumentar a profundidade de bits da sua imagem além do que seria possível com uma única imagem. A média também pode ser especialmente útil para aqueles que desejam imitar a suavidade do ISO 100, mas cuja câmera apenas cai no ISO 200 (como a maioria das câmeras digitais digitais Nikon). A média da imagem funciona sob o pressuposto de que o ruído em sua imagem é verdadeiramente aleatório. Desta forma, flutuações aleatórias acima e abaixo dos dados de imagem reais irão gradualmente pairar, uma vez que a média é cada vez mais imagens. Se você tomasse dois tiros de um patch cinza suave, usando as mesmas configurações da câmera e em condições idênticas (temperatura, iluminação, etc.), então você obteria imagens semelhantes às mostradas à esquerda. O gráfico acima representa flutuações de brilho ao longo de finas tiras azul e vermelha de pixels nas imagens superior e inferior, respectivamente. A linha horizontal tracejada representa a média, ou o que parece essa trama se houvesse zero ruído. Observe como cada uma das linhas vermelha e azul varia de forma única acima e abaixo da linha tracejada. Se tomássemos o valor de pixel em cada local ao longo desta linha, e a média com valor para o pixel no mesmo local para a outra imagem, então a variação do brilho seria reduzida da seguinte maneira: mesmo que a média dos dois ainda Flutua acima e abaixo da média, o desvio máximo é bastante reduzido. Visualmente, isso tem o efeito de fazer o patch para a esquerda parecer mais suave. Duas imagens médias geralmente produzem ruído comparável a uma configuração ISO que é metade tão sensível, então duas imagens médias obtidas no ISO 400 são comparáveis ​​a uma imagem tirada na ISO 200, e assim por diante. Em geral, a magnitude da flutuação do ruído cai pela raiz quadrada do número de imagens em média, então você precisa usar 4 imagens para reduzir a magnitude pela metade. COMPOSIÇÃO DE DETALHE DE RUÍDO O próximo exemplo ilustra a eficácia da média da imagem em um exemplo do mundo real. A seguinte foto foi tirada no ISO 1600 na Canon EOS 300D Digital Rebel e sofre de um ruído excessivo.