الانتقال من المتوسط - صورة - تصفية matlab

تم إنشاءه بتاريخ الأربعاء، 08 تشرين 1 / أكتوير 2008 20:04 آخر تحديث في الخميس، 14 آذار / مارس 2013 01:29 كتب بواسطة: باتوهان أوسمانوغلو الزيارات: 41159 متوسط ​​التحرك في ماتلاب غالبا ما أجد نفسي في حاجة إلى متوسط ​​البيانات لدي للحد من الضوضاء قليلا قليلا. كتبت وظائف زوجين للقيام بالضبط ما أريد، ولكن ماتلابس بنيت في وظيفة مرشح يعمل جيدة جدا كذلك. هنا سوء كتابة حول 1D و 2D المتوسط ​​من البيانات. 1D مرشح يمكن أن تتحقق باستخدام وظيفة مرشح. وتتطلب وظيفة المرشاح ما لا يقل عن ثلاثة معلمات للإدخال: معامل البسط للمرشاح (ب)، ومعامل القاسم للمرشاح (أ)، والبيانات (X) بطبيعة الحال. يمكن تعريف مرشح متوسط ​​التشغيل ببساطة عن طريق: بالنسبة للبيانات 2D يمكننا استخدام وظيفة ماتلابس filter2. لمزيد من المعلومات حول كيفية عمل الفلتر، يمكنك كتابة: هنا تنفيذ سريع وقذر لمرشح متوسط ​​متحرك 16 إلى 16. أولا نحن بحاجة إلى تحديد عامل التصفية. لأن كل ما نريده هو مساهمة متساوية من جميع الجيران يمكننا فقط استخدام تلك الوظيفة. نحن تقسيم كل شيء مع 256 (1616) لأننا لا نريد لتغيير المستوى العام (السعة) للإشارة. لتطبيق المرشح يمكننا ببساطة أن نقول ما يلي أدناه نتائج لمرحلة التداخل. في هذه الحالة المدى في محور Y ويتم تعيين السمت على محور X. كان المرشح 4 بكسل واسعة في النطاق و 16 بكسل واسعة في السمت. أحتاج إلى اختبار بعض تقنيات معالجة الصور الأساسية في ماتلاب. أنا بحاجة إلى اختبار ومقارنة خاصة نوعين من المرشحات: يعني مرشح ومرشح متوسط. لتسهيل صورة باستخدام تصفية المتوسطة، هناك وظيفة رائعة medfilt2 من معالجة الصور الأدوات. هل هناك أي وظيفة مماثلة للمرشح المتوسط ​​أو كيفية استخدام الدالة filter2 لإنشاء مرشح المتوسط ​​واحد من أهم الأشياء بالنسبة لي هو أن يكون هناك إمكانية لتحديد دائرة نصف قطرها من المرشح. أي. لمرشح الوسيط، إذا كنت تريد 3 × 3 دائرة نصف قطرها (قناع)، وأنا فقط استخدام أود أن تحقيق شيء مماثل لمرشح يعني. طلب 15 تشرين الثاني / نوفمبر في 16:12 أرى قد أعطيت إجابات جيدة بالفعل، ولكن اعتقد انه قد يكون من الجميل أن مجرد إعطاء وسيلة لأداء تصفية المتوسطة في ماتلاب باستخدام أي وظائف خاصة أو أدوات. وهذا أيضا جيد جدا لفهم بالضبط كيف تعمل هذه العملية كما هو مطلوب منك لتعيين نواة التفاف صراحة. نواة الفلتر المتوسطة لحسن الحظ سهلة جدا: لاحظ أنه بالنسبة للصور الملونة سيكون لديك لتطبيق هذا على كل من القنوات في الصورة. user8264: I don39t ديك الوصول إلى الكتاب في الوقت الحالي، ولكن عادة نواة غاوس يوفر تأثير تمهيد لطيف وتميل إلى الحفاظ على حواف أفضل من مرشح يعني من نفس الحجم. التفكير في استجابة التردد من مرشح لوباس في كلتا الحالتين. وفيما يلي صفحة مع شرح جيد: homepages. inf. ed. ac. ukrbfHIPR2gsmooth. htm نداش أمرو 14 14 في 9: 48 هذا البرنامج التعليمي يناقش كيفية استخدام ماتلاب لمعالجة الصور. ويفترض بعض الألفة مع ماتلاب (يجب أن تعرف كيفية استخدام المصفوفات وكتابة ملف M). من المفيد أن يكون لديك أدوات معالجة الصور ماتلاب، ولكن لحسن الحظ، لا حاجة إلى صناديق الأدوات لمعظم العمليات. يشار إلى الأوامر التي تتطلب صورة مربع الأدوات مع صورة الأدوات. تمثيل الصورة هناك خمسة أنواع من الصور في ماتلاب. الرمادي. يتم تمثيل صورة الرمادي M بكسل طويل القامة و N بكسل واسعة كما مصفوفة من نوع البيانات مزدوج من حجم M N. تشير قيم العنصر (على سبيل المثال ميماج (m، n)) إلى شدة تدرج الرمادي البكسل في 0،1 مع 0black و 1 ويت. ترويكولور رغب. يتم تمثيل الصورة الحمراء والأخضر والأزرق (رغب) ترويكولور كما ثلاثي الأبعاد M N 3 مصفوفة مزدوجة. يحتوي كل بكسل على مكونات حمراء وأخضراء وزرقاء على طول البعد الثالث مع قيم في 0،1، على سبيل المثال، مكونات اللون من البكسل (m، n) هي ميماج (m، n، 1) الأحمر، ميماج (m، n، 2) الأخضر، ميماج (م، ن، 3) blue. Indexed. يتم تمثيل الصور المفهرسة (بالتيتد) مع مصفوفة فهرس الحجم M N و مصفوفة كولورماب من الحجم K 3. و كولورماب يحمل كل الألوان المستخدمة في الصورة ومصفوفة مؤشر يمثل بكسل عن طريق الإشارة إلى الألوان في كولورماب. على سبيل المثال، إذا كان اللون 22 هو أرجواني ميكولورماب (22، :) 1،0،1. ثم ميماج (م، ن) 22 هو اللون الأرجواني pixel. Binary. وتمثل الصورة الثنائية مصفوفة منطقية M N حيث تكون قيم البكسل 1 (ترو) أو 0 (فالس).uint8. يستخدم هذا النوع ذاكرة أقل وبعض العمليات حساب أسرع من مع أنواع مزدوجة. للبساطة، هذا البرنامج التعليمي لا يناقش uint8 أبعد من ذلك. وعادة ما يكون تدرج الرمادي هو الشكل المفضل لمعالجة الصور. في الحالات التي تتطلب اللون، يمكن تحليل صورة ملونة رغب والتعامل معها على أنها ثلاث صور تدرج الرمادي منفصلة. يجب تحويل الصور المفهرسة إلى تدرج الرمادي أو رغب لمعظم العمليات. وفيما يلي بعض التلاعب والتحويلات المشتركة. وهناك عدد قليل من الأوامر تتطلب إيماج تولبوكس ويشار إليها مع مجموعة أدوات الصور. قراءة وكتابة ملفات الصور يمكن ماتلاب قراءة وكتابة الصور مع أوامر إمرياد و إموريت. على الرغم من أن عددا عريضا من تنسيقات الملفات مدعومة، بعضها ليس كذلك. استخدام إمفورماتس لمعرفة ما يدعم التثبيت الخاص بك: عند قراءة الصور، وهناك مشكلة مؤسفة هو أن إمريد يقوم بإرجاع بيانات الصورة في uint8 نوع البيانات، والتي يجب تحويلها إلى مضاعفة و ريسكالد قبل الاستخدام. لذلك بدلا من استدعاء إمريد مباشرة، يمكنني استخدام وظيفة M - ملف التالية لقراءة وتحويل الصور: انقر بزر الماوس الأيمن وحفظ getimage. m لاستخدام هذا M - وظيفة. إذا الصورة baboon. png في الدليل الحالي (أو في مكان ما في مسار البحث ماتلاب)، يمكنك قراءتها مع ميماج جيتيماج (baboon. png). يمكنك أيضا استخدام مسارات جزئية، على سبيل المثال إذا كانت الصورة في غتيماجيس دليل لوت الحالي مع جيتيماج (imagesbaboon. png). لكتابة صورة الرمادي أو رغب، استخدم الحرص على أن ميماج هو مصفوفة مزدوجة مع العناصر في 0،1if تحجيم بشكل غير صحيح، الملف المحفوظ ربما يكون فارغا. عند كتابة ملفات الصور، أوصي بشدة باستخدام تنسيق ملف ينغ. هذا الشكل هو خيار موثوق بها لأنه هو ضياع، ويدعم ترويكولور رغب، ويضغط بشكل جيد جدا. استخدم أشكالا أخرى بحذر. العمليات الأساسية فيما يلي بعض العمليات الأساسية على صورة تدرج الرمادي u. يشار إلى الأوامر التي تتطلب صورة مربع الأدوات مع صورة الأدوات. (ملاحظة: بالنسبة إلى أي صفيف، فإن الصيغة u (:) تعني أونرول u في متجه عمود، على سبيل المثال، إذا ش 1،50،2، ثم u (:) هي 1052.) على سبيل المثال، يتم استخدام قوة إشارة الصورة في (سنر) ونسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى (بشنر). وبالنظر إلى صورة نظيفة أوكليان والصورة الضوضاء الملوثة ش، كن حذرا مع القاعدة. والسلوك هو المعيار (v) على ناقلات الخامس يحسب سرت (سوم (v.2)). ولكن القاعدة (A) على المصفوفة A يحسب المستحثة L 2 مصفوفة القاعدة، لذلك القاعدة (A) هو بالتأكيد ليس سرت (المجموع (A (:) 2)). ومع ذلك فإنه من الخطأ السهل استخدام القاعدة (A) حيث كان ينبغي أن يكون المعيار (A (:)). مرشحات الخطية الترشيح الخطي هو تقنية حجر الزاوية لمعالجة الإشارات. ولإعطاء عرض موجز، يكون المرشح الخطي عملية يتم فيها تقييم الدالة الخطية عند كل بكسل x m، n على البكسل وجيرانه لحساب قيمة بكسل جديدة y m، n. المرشح الخطي في بعدين له الشكل العام حيث x هو الإدخال، y هو الإخراج، و h هو الاستجابة النبضية للمرشح. خيارات مختلفة من h تؤدي إلى المرشحات التي على نحو سلس، شحذ، وكشف حواف، على سبيل المثال لا الحصر التطبيقات. ويشار إلى الجانب الأيمن من المعادلة المذكورة أعلاه بإيجاز على أنه h x ويسمى التفاف h و x. ترشيح المجال المكاني يتم تنفيذ الترشيح الخطي ثنائي الأبعاد في ماتلاب مع التحويلات 2. لسوء الحظ، يمكن للكونف 2 التعامل مع التصفية بالقرب من حدود الصورة بواسطة الحشو الصفر، مما يعني أن نتائج التصفية عادة تكون غير ملائمة للبكسل بالقرب من الحدود. للتغلب على هذا، يمكننا أن لوحة صورة الإدخال واستخدام الخيار صالح عند استدعاء Conv2. وظيفة M - التالية يفعل ذلك. انقر بزر الماوس الأيمن ثم حفظ conv2padded. m لاستخدام هذا M - وظيفة. وفيما يلي بعض الأمثلة: يقال إن المرشح 2D يكون قابلا للفصل إذا كان يمكن التعبير عنه باعتباره المنتج الخارجي لمرشحين 1D H1 و H2. وهذا هو، h h1 (:) h2 (:). فمن أسرع لتمرير h1 و h2 من h. كما هو مذكور أعلاه بالنسبة إلى نافذة المتوسط ​​المتحرك والفلتر الغوسي. في الواقع، مرشحات سوبيل هكس و هي هي أيضا سيباراتابلما هي H1 و H2 فورييه المجال تصفية المجال المكاني تصفية مع conv2 هو بسهولة عملية مكلفة كومبوتاريالي. بالنسبة لمرشاح K K على صورة M N، تكلف CON2 الإضافات والضرب O (منك 2) أو O (N 4) التي تفترض M N K. بالنسبة للمرشحات الكبيرة، فإن التصفية في نطاق فورييه أسرع حيث يتم تقليل التكلفة الحسابية إلى O (N 2 لوغ N). وباستخدام خاصية مضاعفة التلافيف لتحويل فورييه، يحسب الالتفاف بالتساوي بواسطة النتيجة المكافئة للإشارة 2 (x، h) باستثناء الحدود، حيث يستخدم الحساب أعلاه امتدادا دوريا للحدود. ويمكن أيضا القيام بالتصفية القائمة على فورييه مع تمديد الحدود المتماثلة من خلال عكس المدخلات في كل اتجاه: (ملاحظة: طريقة أكثر كفاءة هي التراكب ففت - إضافة تصفية. وتستخدم أدوات معالجة الإشارات التراكب ففت - إضافة في بعد واحد في ففتفيلت .) المرشحات غير الخطية المرشح غير الخطية هو عملية حيث كل بكسل يم تصفيتها، n هي وظيفة غير خطية من شم، n وجيرانها. هنا نناقش بإيجاز أنواع قليلة من المرشحات غير الخطية. ترتيب مرشحات إحصائية إذا كان لديك إيماج تولبوكس، يمكن إجراء فلاتر الإحصائية النظام مع ordfilt2 و medfilt2. يقوم عامل تصفية إحصائية للطلب بفرز قيم البكسل فوق الحي ويختار القيمة الأكبر k. الحد الأدنى، والمرشحات القصوى، ومتوسط ​​هي حالات خاصة. المرشحات المورفولوجية إذا كان لديك صورة أدوات، بومورف تنفذ العمليات المورفولوجية المختلفة على الصور الثنائية، مثل تآكل، تمدد، فتح، وثيقة، والهيكل العظمي. هناك أيضا الأوامر المتاحة للمورفولوجيا على الصور الرمادي: إيميرود. إمديلات و إمتوفات. من بين أمور أخرى. بناء الفلتر الخاص بك أحيانا نريد استخدام فلتر جديد لم ماتلاب. الرمز أدناه هو نموذج لتنفيذ الفلاتر. (ملاحظة: ادعاء مضلل متكرر هو أن الحلقات في ماتلاب بطيئة وينبغي تجنبها، وكان هذا صحيحا مرة واحدة، مرة أخرى في ماتلاب 5 وما قبلها، ولكن الحلقات في الإصدارات الحديثة سريعة بشكل معقول). على سبيل المثال، مرشح ألفا قلص المتوسط يتجاهل d 2 أدنى و d 2 أعلى القيم في الإطار، ويساوي القيم المتبقية (2 r 1) 2 d. الفلتر هو توازن بين مرشح وسيط ومرشح متوسط. يمكن تنفيذ مرشح الوسط ألفا-تريمد في القالب كمثال آخر، المرشح الثنائي هو