Flytting Gjennomsnitt Filter Verilog

Gjennomsnittlig filtrering Vanlige navn: Gjennomsnittlig filtrering, utjevning, gjennomsnittlig, boksfiltrering Kort beskrivelse Gjennomsnittlig filtrering er en enkel, intuitiv og enkel å implementere metode for utjevning av bilder, dvs. redusere intensitetsvariasjonen mellom en piksel og den neste. Det brukes ofte til å redusere støy i bilder. Slik fungerer det Ideen om gjennomsnittlig filtrering er bare å erstatte hver pikselverdi i et bilde med gjennomsnittlig (gjennomsnitts) verdi for naboene, inkludert seg selv. Dette medfører at man eliminerer pikselverdier som ikke representerer omgivelsene. Gjennomsnittlig filtrering anses vanligvis som et konvoluttfilter. Som andre omveltninger er den basert rundt en kjerne. som representerer formen og størrelsen på nabolaget som skal samples ved beregning av gjennomsnittet. Ofte brukes en 32153 kvadratkjerne, som vist i figur 1, selv om større kjerner (for eksempel 52155 kvadrater) kan brukes til mer alvorlig utjevning. (Merk at en liten kjerne kan brukes mer enn en gang for å produsere en lignende, men ikke identisk effekt som et enkelt pass med en stor kjerne.) Figur 1 32153 gjennomsnittlig kjerne som ofte brukes i gjennomsnittlig filtrering Beregning av den enkle konvolusjonen av et bilde med Denne kjernen utfører den gjennomsnittlige filtreringsprosessen. Retningslinjer for bruk Gjennomsnittlig filtrering brukes mest som en enkel metode for å redusere støy i et bilde. Vi illustrerer filteret ved å vise originalen ødelagt av Gaussisk støy med et gjennomsnitt på null og en standardavvik () på 8. viser effekten av å anvende et 32153 middelfilter. Legg merke til at støyen er mindre tydelig, men bildet er mykgjort. Hvis vi øker størrelsen på det gjennomsnittlige filteret til 52155, oppnår vi et bilde med mindre støy og mindre høyfrekvent detalj, som vist i Det samme bildet er mer alvorlig ødelagt av gaussisk støy (med et middel på null og a av 13) vises inn er resultatet av gjennomsnittlig filtrering med en 32153-kjernen. En enda mer utfordrende oppgave er gitt av viser effekten av å stryke det støyende bildet med et 32153 middelfilter. Siden pixelverdiene for skuddstøypiksler ofte er svært forskjellige fra de omgivende verdiene, har de en tendens til å vesentlig forvride pikselmiddelet beregnet av middelfilteret. Bruke et 52155 filter istedet gir Dette resultatet er ikke en signifikant forbedring i støyreduksjon, og i tillegg er bildet nå veldig uklart. Disse eksemplene illustrerer de to hovedproblemene med gjennomsnittlig filtrering, som er: En enkelt piksel med en svært representativ verdi kan betydelig påvirke gjennomsnittsverdien av alle piksler i nabolaget. Når filterkvarteret strekker seg til en kant, vil filteret interpolere nye verdier for piksler på kanten, og det vil derfor uskarpe den kanten. Dette kan være et problem hvis skarpe kanter kreves i utgangen. Begge disse problemene løses av medianfilteret. som ofte er et bedre filter for å redusere støy enn gjennomsnittet filter, men det tar lengre tid å beregne. Generelt fungerer det gjennomsnittlige filteret som et lavpassfrekvensfilter og reduserer derfor de romlige intensitetsderivatene som er tilstede i bildet. Vi har allerede sett denne effekten som en mykning av ansiktsfunksjonene i eksemplet ovenfor. Nå vurderer bildet som viser en scene som inneholder et bredere spekter av forskjellige romlige frekvenser. Etter utjevning en gang med et 32153 middelfilter får vi oppmerksom på at den lave romlige frekvensinformasjonen i bakgrunnen ikke har blitt påvirket vesentlig ved filtrering, men de (en gang skarpe) kanter av forgrunnsfaget har blitt kraftig jevnet. Etter filtrering med et 72157 filter får vi en enda mer dramatisk illustrasjon av dette fenomenet i Sammenlign dette resultatet til det som er oppnådd ved å sende et 32153 filter over det opprinnelige bildet tre ganger i vanlige variasjoner. Variasjoner på det gjennomsnittlige utjevningsfilteret som diskuteres her inkluderer Terskelverdiberegning hvor utjevning påføres underlagt betingelsen om at senterpikselverdien bare endres hvis forskjellen mellom dens opprinnelige verdi og gjennomsnittsverdien er større enn en forhåndsinnstilt grense. Dette medfører at støyen blir jevnet med et mindre dramatisk tap i bilde detaljene. Andre convolution filtre som ikke beregner gjennomsnittet av et nabolag, brukes også ofte til utjevning. En av de vanligste av disse er det gaussiske utjevningsfilteret. Interaktiv eksperiment Du kan interaktivt eksperimentere med denne operatøren ved å klikke her. Det gjennomsnittlige filteret beregnes ved hjelp av en konvolusjon. Kan du tenke på noen måter der de spesielle egenskapene til den gjennomsnittlige filterkjernen kan brukes til å øke konvolusjonen. Hva er den kompleksiteten til denne raskere konvolusjonen. Bruk en kantdetektor på bildet og merk styrken på utgangen. Påfør deretter et 32153 middelfilter til det opprinnelige bildet og kjør kantdetektoren igjen. Kommentere forskjellen. Hva skjer hvis et 52155- eller 72157-filter brukes? Det å bruke et 32153-middelfilter to ganger gir ikke det samme resultatet som å bruke et 52155-middelfilter én gang. Imidlertid kan en 52155 konvolusjonskjerne konstrueres som er ekvivalent. Hva ser denne kjernen ut som Opprett en 72157 konvolusjonskjerne som har en ekvivalent effekt på tre passerer med et 32153 middelfilter. Hvordan tror du det gjennomsnittlige filteret ville takle Gaussisk støy som ikke var symmetrisk rundt null Prøv noen eksempler. Referanser R. Boyle og R. Thomas Computer Vision: Et første kurs. Blackwell Scientific Publications, 1988, s. 32-34. E. Davies Maskin Vision: Teori, Algoritmer og Praktiske. Academic Press, 1990, kap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, kap. 4. Lokal informasjon Spesifikk informasjon om denne operatøren kan bli funnet her. Mer generelt råd om den lokale HIPR-installasjonen er tilgjengelig i Innledning for lokal informasjon. Et filter eller et gjennomsnittlig filterkategori. Programvareutvikling for digitalt signal og bildebehandling (DSP og DIP). Abstrakt. Artikkelen er en praktisk veiledning for gjennomsnittlig filter, eller gjennomsnittlig filterforståelse og - implementering. Artikkelen inneholder teori, C kildekode, programmeringsinstruksjoner og prøveapplikasjon. 1. Introduksjon til gjennomsnittlig filter, eller gjennomsnittlig filter Gjennomsnittlig filter. eller gjennomsnittlig filter er windowed filter av lineær klasse, som jevner signalet (bilde). Filteret fungerer som lavpass en. Den grunnleggende ideen bak filteret er for ethvert element av signalet (bildet) et gjennomsnitt over hele nabolaget. For å forstå hvordan det gjøres i praksis, la oss begynne med vinduets ide. 2. Filter vindu eller maske La oss forestille oss, bør du lese et brev og det du ser i tekst begrenset av hull i spesiell stencil som dette. Så, resultatet av lesing er lyd t. Ok, la oss lese brevet igjen, men ved hjelp av en annen stencil: Nå er resultatet av å lese t lyd 240. La oss gjøre det tredje forsøket: Nå leser du brev t som lyd 952. Hva skjer her Å si det I matematisk språk, gjør du en operasjon (lesing) over element (bokstav t). Og resultatet (lyden) avhenger av elementet nabolaget (bokstaver ved siden av t). Og den stencilen, som bidrar til å hente elementet nabolag, er vindu Ja, vinduet er bare en stencil eller et mønster, ved hjelp av hvilket du velger elementet nabolaget 0151 et sett med elementer rundt den givne 0151 for å hjelpe deg med å ta avgjørelse. Et annet navn for filtervindu er maske 0151 maske er en stencil, som skjuler elementer vi ikke betaler oppmerksomhet til. I vårt eksempel er elementet vi opererer på plassert på venstre side av vinduet, men i praksis er dens vanlige posisjon midt i vinduet. La oss se noen vindueksempler. I en dimensjon. Fig. 4. Vindu eller maske av størrelse 5 i 1D. I to dimensjoner. Fig. 5. Vindu eller maske av størrelse 3times3 i 2D. I tre dimensjoner. Tenk på bygging. Og nå mdash om rom i den bygningen. Rommet er som 3D-vindu, noe som skjærer ut noe underrom fra hele rommet. Du kan finne 3D-vindu i volum (voxel) bildebehandling. 3. Forstå gjennomsnittlig filter Nå la oss se hvordan å ldquotake et gjennomsnitt over elementer neighborhoodrdquo. Formelen er enkle 0151 oppsummeringselementer og deler summen av antall elementer. La oss for eksempel beregne et gjennomsnitt for saken, vist i fig. 7. Fig. 7. Ta et gjennomsnitt. Og det er alt. Ja, vi har bare filtrert 1D-signal ved gjennomsnittlig filter. La oss lage CV og skrive ned trinnvise instruksjoner for behandling av gjennomsnittlig filter. Gjennomsnittlig filter eller gjennomsnittlig filteralgoritme: Sett et vindu over elementet. Ta en gjennomsnittlig oppsummeringselement på 0151 og del summen av antall elementer. Nå, når vi har algoritmen, er det på tide å skrive noen kode mdash la oss komme ned til programmering. 4. 1D gjennomsnittlig filterprogrammering I denne delen utvikler vi 1D-middelfilter med vindu med størrelse 5. La oss få 1D-signal med lengde N som inngang. Det første trinnet er å plassere vinduet 0151, vi gjør det ved å endre indeksen for det ledende elementet: Vær oppmerksom på at vi starter med det tredje elementet og avsluttes med det siste, men to. Problemet er at vi ikke kan starte med det første elementet, fordi i dette tilfellet er venstre del av filtervinduet tomt. Vi vil diskutere nedenfor, hvordan du løser dette problemet. Det andre trinnet tar gjennomsnittet, ok: Nå, la oss skrive ned algoritmen som funksjon: Typeelementet kan defineres som: 5. Behandling av kanter For alle vindusfiltre er det noe problem. Det er kanten behandling. Hvis du plasserer vinduet over første (siste) elementet, vil venstre (høyre) del av vinduet være tomt. For å fylle gapet, bør signalet forlenges. For gjennomsnittlig filter er det god ide å utvide signal eller bilde symmetrisk, slik: Så før signalet sendes til vår gjennomsnittlige filterfunksjon, bør signalet utvides. La oss skrive ned wrappen, som gjør alle forberedelser. Som du ser, tar vår kode hensyn til noen praktiske problemer. Først og fremst sjekker vi innspillparametrene 0151 signalet skal ikke være NULL, og signallengden skal være positiv: Andre trinn 0151 vi sjekker tilfelle N1. Denne saken er spesiell en, for å bygge utvidelse trenger vi minst to elementer. For signalet med 1 elementlengde er resultatet selve signalet. Vær også oppmerksom på at vårt gjennomsnittlige filter fungerer på plass, hvis utgangsparameterresultatet er NULL. La oss nå tildele minne for signalutvidelse. Og sjekk minne allocation. filter ing og Array Processing targetblank Statistisk og Adaptiv Signal Processing Spektral Estimering, Signal Modeling, Adaptive Filter ing og Array Processing Denne boken er en introduksjon til teorien og algoritmer som brukes til analyse og behandling av tilfeldige signaler og deres applikasjoner til virkelige problemer. Den grunnleggende egenskapen til tilfeldige signaler er fanget i følgende setning: Selv om tilfeldige signaler utvikler seg i tid i en. filtrering og Array Processing targetblank filter og Array Processing targetblank filter ing-library targetblank Arduino-signal-filter ing-library I signalbehandling er et filter en enhet eller prosess som fjerner fra et signal noen uønsket komponent eller funksjon. filtering er en klasse av signalbehandling, det definerende trekk ved filter s er fullstendig eller delvis undertrykkelse av noe aspekt av signalet. Ofte. filter innbibliotek målblank filter innbibliotek målblank filter målblank Kalman filter ing Kalman er en optimal rekursiv databehandlingsalgoritme (optimal regresjonsdatabehandling algoritmer). For å løse de fleste problemene er han den beste, mest effektive og til og med nyttig. Han har brukt mer enn 30 år, inkludert Robotics navigasjon, kontroll, sensor data fusion, selv i militære. filtrering målblank filter ing targetblank filter kildekode targetblank Gaussian filter kildekode Gaussian filteret er et lineært utjevningsfilter. egnet for å flytte gaussisk støy, støyreduksjonsprosessen som brukes mye i bildebehandling. Generelt sett er Gaussisk filter hele bildet vektet gjennomsnittsprosess, alle pikselverdier representeres av egne og andre pikselverdier. filter kildekode targetblank filter kildekode targetblank filter s targetblank Arithmetisk filter s Filene inkluderer et komplett sett med filter s aritmetisk middelfilter er den enkleste typen filter s brukes til å fjerne støy fra bildet Blvrh bruk. Denne samlingen inneholder følgende filter s: 1 - kontroll harmonisk: Den største ulempen ved disse filtrene er tha. filter s targetblank filter s targetblank filter ved romlig korrelasjon targetblank Bildfilter ved romlig korrelasjon Foreslå en ny algoritme for flyttende støy i gråtoner og fargebilder. Kjernekonseptet som bygger på bildefiltreringsalgoritmen er et mål for romlig korrelasjon mellom farger: vi sier at to farger er romlig korrelert hvis disse vises i nærheten i Ima. filter ved romlig korrelasjon targetblank filter ved romlig korrelasjon targetblank filter applikasjoner i målsporing simuleringsstudie målblank Kalman filtering applikasjoner i målsporings simuleringsstudie Søknad bakgrunnsmålretting radar databehandling, radar på jakt etter målene og målene for rekordplasseringsdataene, for måling av målplasseringsdata (kjent som sporpunkter) for behandling, automatisk spor, samt det neste målet for å forutsi posisjonen til tiden. filtrering applikasjoner i målsporing simulering studie målblank filtering applikasjoner i målsporing simulering studie targetblank filter targetblank Matlab bildeforbedring filterfilter bildeforbedring algoritme matlab program. Gitt min egen programkode.