Avançado de média média em movimento

Não consegui encontrar nenhuma prova ou comparação de filtros medianos e médios ponderados. Sim, o pixel que ocorre mais contribui muito, mas quais devem ser os critérios de escolha da função de peso. E qualquer explicação sobre os casos em que a medição ponderada é altamente recomendável para ser usada. O Filtro Mediano substitui o valor do pixel c com p onde p é a mediana dos valores de pixel na vizinhança de c. No caso da medição ponderada, existem N esquerda I1, I2. Nos pixels do vizinho direito, para cada pixel há também peso. A medição ponderada dessa vizinhança é k pixel onde k é o número mínimo inteiro com sumlimits k w geqfrac sumlimits N w perguntou 29 de março 15 às 1:07 A ponderação é uma abordagem comum para controlar a importância por pixel. Em outras palavras, pode-se exigir ou desejar uma importância diferente para diferentes pixels. Então, o percentil 50 é estimado através da tomada em consideração dos pesos. Em vez de tratar cada pixel igualmente, a função de classificação é ajustada para considerar os pesos. Imagine, queremos processar pixel p na imagem I, na vizinhança R (p). O raio dessa janela local R é r. O número de pixels nessa localidade é (2r1) 2. Para cada vizinho q em R (p), um peso w está associado. A escolha típica de ponderação é a afinidade de p e q no mapa de características mathbf, que pode ser qualquer característica, mas, em geral, selecionado para ser intensidade, cor e etc. Assim, escrevemos Uma escolha razoável para a função g é Gaussiana (preferência comum Para medidas de afinidade): a mediana ponderada opera da seguinte forma: pmin st Sumlimits k w geq frac sumlimits n w Isso significa que, para todos os pixels antes do ponto mediano p, a soma é aproximadamente metade de todos os pesos somados juntos. Se você tem algum conhecimento de como o ruído se comporta (por exemplo, você tem varas verticais em sua imagem tipicamente, em vez de barulho de sal e pimenta), você pode ajustar os pesos de pixels para que você prefira usar pixels nos lados do pixel que está sendo filtrado Mais do que aqueles acima e abaixo. Dependendo da imagem também, você também pode reduzir a influência de pixels mais distantes do centro da janela. Isso pode ser útil em coisas como imagens onde, se você tiver pixels e cada pixel representa, diga um quadrado de 10 x 10 metros, você pode querer pesar pixels 1,3,7,9 abaixo do 2,4,6,8 desde que eles são Mais longe da área gravada no pixel 5. Neste caso, se houver faixas verticais, o peso de você é reduzido nos pixels 2 e 8. respondeu 1 de abril 15 às 11:15 No 1D, você deve lembrar que o chapéu mediano minimiza uma soma absoluta Valores (norma ell1): hat arg min sum k xk-m. Você pode descobrir que a resposta (em 1D somente) é o valor central do xk para um número ímpar de amostras e qualquer valor entre os dois valores centrais para um número par de amostras (tradicionalmente sua média). A mediana ponderada, para mim, boilds até: hat w arg min sum k wixk-m, assim como o chapéu médio ponderado minimiza (norma ell2): hat arg min sum k wixk-M2. Na definição que eu uso, deixe x1,2,3,2,4. A mediana padrão é 2, baseada exclusivamente na classificação. Você pode então tomar pesos inteiros, como w1,2,5,2,1. Eles visam limitar o efeito de classificação pura da mediana, e ao introduzir alguma espacialização. Uma medição ponderada consistiria em duplicar os valores iniciais em relação aos pesos e à localização: xw1,2,2,3,3,3,3,3,2,2,4 e tomar a mediana dos novos dados: 3 . A definição se estende a pesos racionais e reais (talvez complexos). As vantagens da mediana ponderada nas imagens são principalmente duas vezes, uma vez que você pode recuperar a mediana com wk1: Restaurar alguma espacialização ausente na mediana tradicional, que gera bordas móveis, ao centralizar melhor a mediana em torno do pixel central da janela quadrada . Isso é evidente a partir do exemplo acima: a mediana escolhe 2, mas a resposta de ponderação 3, como uma vantagem central, seria uma escolha melhor, Permitir pesos negativos, imitar melhor não apenas os filtros de alisamento (pesos positivos), mas também derivativos médios Como filtros semelhantes. Uma das minhas fontes é o processamento de imagens não-lineares. Por Mitra amp Sicuranza. Portanto, a medição ponderada é sempre melhor, desde que você possa encontrar uma ponderação inteligente. Para mais cedo, uma forma piramidal (centrada no pixel central do quadrado) deve ser melhor do que uma máscara plana. Por exemplo, tome uma ponderação com base em coeficientes de triângulo de Pascal. O conceito de uma mediana verdadeira em n dimensões é mais complicado do que o procedimento acima, uma vez que não há ordenação natural (compatível com algumas operações) em 2D e requer otimização. Respondido 15 de setembro 15 às 18: 34 Imagens de suspensão A explicação abaixo pertence ao livro Visão de Computador: Algoritmos e Aplicações de Richard Szeliski e LearningOpenCV Smoothing. Também chamado de desfocagem. É uma operação de processamento de imagem simples e freqüentemente usada. Existem muitas razões para suavizar. Neste tutorial, vamos nos concentrar no alisamento para reduzir o ruído (outros usos serão vistos nos seguintes tutoriais). Para realizar uma operação de suavização, aplicaremos um filtro à nossa imagem. O tipo mais comum de filtros é linear. No qual um valor de pixel 8217 de saída (isto é) é determinado como uma soma ponderada de valores de pixels de entrada (isto é): ajuda a visualizar um filtro como uma janela de coeficientes que desliza pela imagem. Existem muitos tipos de filtros, aqui vamos mencionar os mais usados: Filtro de caixa normalizado Este filtro é o mais simples de todos. Cada pixel de saída é a média de seus vizinhos do kernel (todos eles contribuem com pesos iguais) O núcleo está abaixo: Gaussiano Filtro Provavelmente o filtro mais útil (embora não seja o mais rápido). A filtragem gaussiana é feita convolvendo cada ponto na matriz de entrada com um kernel Gaussiano e depois somando todos para produzir a matriz de saída. Apenas para tornar a imagem mais clara, lembre-se de como um kernel Gaussian 1D parece Assumir que uma imagem é 1D, você pode notar que o pixel localizado no meio teria o maior peso. O peso de seus vizinhos diminui à medida que a distância espacial entre eles eo pixel central aumenta. Lembre-se de que um gaussiano 2D pode ser representado como: Filtro médio O filtro médio percorre cada elemento do sinal (neste caso, a imagem) e substitua cada pixel pela mediana dos pixels vizinhos (localizado em um bairro quadrado ao redor do pixel avaliado ). Filtro bilateral Até agora, explicamos alguns filtros, cujo objetivo principal é alisar uma imagem de entrada. No entanto, às vezes os filtros não só dissolvem o ruído, mas também suavizam as bordas. Para evitar isso (em certa medida pelo menos), podemos usar um filtro bilateral. De maneira análoga ao filtro gaussiano, o filtro bilateral também considera os pixels vizinhos com pesos atribuídos a cada um deles. Esses pesos têm dois componentes, o primeiro deles é a mesma ponderação usada pelo filtro gaussiano. O segundo componente leva em consideração a diferença de intensidade entre os pixels vizinhos e o avaliado. Para uma explicação mais detalhada, você pode verificar este link. O que faz esse programa. Carrega uma imagem. Aplica 4 tipos diferentes de filtros (explicado em Teoria) e mostra as imagens filtradas sequencialmente. Explicação. Let8217s verificam as funções OpenCV que envolvem apenas o procedimento de suavização, já que O resto já é conhecido. Filtro de bloco normalizado: o OpenCV oferece a função desfocada para executar o suavização com este filtro. Especificamos 4 argumentos (mais detalhes, marque a Referência): src. Imagem de origem dst. Tamanho da imagem do destino (w, h). Define o tamanho do kernel a ser usado (de largura w pixels e altura h pixels) Ponto (-1, -1). Indica onde o ponto de âncora (o pixel avaliado) está localizado em relação ao bairro. Se houver um valor negativo, o centro do kernel é considerado o ponto de ancoragem. É executado pela função GaussianBlur: Aqui usamos 4 argumentos (mais detalhes, verifique a referência OpenCV):