Tanıtım
medyan filtreleme dijital sinyali
Dijital sinyal işleme, çeşitli faaliyet alanlarında geniş uygulama alanı bulmuştur: televizyon, radar, iletişim, meteoroloji, sismoloji, tıp, konuşma analizi ve telefon ile çeşitli doğadaki görüntülerin ve alanların işlenmesinde. Bankacılık gibi bazı ekonomik faaliyet alanlarında, dijital finansal akışların işlenmesi temel öneme sahiptir.
Bilgi işlem ve mikroişlemci teknolojisinin gelişimi, giderek daha güvenilir, yüksek hızlı, minyatür, yüksek kaliteli ve ucuz ekipmanların yaratılmasına yol açmaktadır. Dijital teknolojiler o kadar yaygınlaştı ki, günlük yaşamda çok fazla fark edilmeden kullanılıyorlar: cep telefonu, CD çalar, bilgisayar vb.
Bu çalışma sırasında, medyan filtrelemenin avantaj ve dezavantajlarını göz önünde bulundurmak gerekir. Medyan filtrelerinin nasıl çalıştığını öğrenin. MatLab712 R2011a programını kullanarak, çalışmasını örnekle gösterin.
DSP'nin teorik kısmı
medyan filtre
Tüm doğrusal filtreleme algoritmaları, işlenmiş görüntülerin parlaklığındaki keskin değişiklikleri yumuşatır. Bilginin tüketicisi bir kişi ise özellikle önemli olan bu dezavantaj, prensipte doğrusal işleme çerçevesinde hariç tutulamaz. Mesele şu ki, lineer prosedürler, sinyallerin, gürültünün ve gözlemlenen verilerin Gauss dağılımı için optimaldir. Gerçek görüntüler, kesinlikle konuşursak, bu olasılık dağılımına uymaz. Üstelik bunun temel nedenlerinden biri de çeşitli bordürlerin varlığı, parlaklık farklılıkları, bir dokudan diğerine geçişler vb. ... Doğrusal filtreleme ile sınırların zayıf iletiminin nedeni tam olarak budur.
Doğrusal filtrelemenin ikinci özelliği, az önce bahsedildiği gibi, gürültünün Gauss doğasına uygunluğudur. Genellikle bu koşul, görüntülerdeki gürültü girişimi ile karşılanır, bu nedenle, bastırıldıklarında doğrusal algoritmalar yüksek performansa sahiptir. Ancak, genellikle diğer gürültü türleri tarafından bozulan görüntülerle uğraşmak zorunda kalırsınız. Bunlardan biri dürtü gürültüsüdür. Buna maruz kaldığında, görüntü üzerinde çerçeve boyunca düzensiz bir şekilde dağılmış beyaz ve / veya siyah noktalar gözlenir. Bu durumda doğrusal filtrelemenin kullanımı etkisizdir - giriş darbelerinin her biri (aslında bir delta işlevi), filtre darbe yanıtı şeklinde bir yanıt verir ve bunların kombinasyonu, girişimin tüm alanı üzerinde yayılmasına katkıda bulunur. çerçeve.
Bu sorunlara başarılı bir çözüm, ekonomik süreçlerin analizi için 1971'de J. Tukey tarafından önerilen medyan filtrelemenin kullanılmasıdır. Görüntü işleme ile ilgili olarak medyan filtrelemenin en eksiksiz çalışması koleksiyonda sunulmaktadır. Medyan filtrelemenin sezgisel bir işleme yöntemi olduğuna dikkat edin; algoritması kesin olarak formüle edilmiş bir problemin matematiksel bir çözümü değildir. Bu nedenle araştırmacılar, görüntü işlemenin buna dayalı olarak etkinliğinin analizine ve diğer yöntemlerle karşılaştırılmasına büyük önem vermektedirler.
Medyan filtresini (MF) uygularken, çerçevedeki her nokta sırayla işlenir ve bir dizi tahminle sonuçlanır. İdeal olarak, çeşitli noktalarda işleme bağımsızdır (bu MF, bir maske filtresine benzer), ancak hızlandırmak için, her adımda önceden yapılmış hesaplamaları algoritmik olarak kullanmanız önerilir.
Medyan filtreleme, merkezi geçerli filtreleme noktasında bulunan, genellikle merkezi simetriye sahip iki boyutlu bir pencere (filtre açıklığı) kullanır. İncirde. 1.1 en sık kullanılan çapraz ve kare pencerelerin iki örneğini göstermektedir. Açıklığın boyutları, algoritmanın verimliliğini analiz etme sürecinde optimize edilen parametreler arasındadır. Pencere içindeki görüntünün örnekleri, geçerli adımın çalışma örneğini oluşturur.
Pirinç. 1.1.
Pencerenin iki boyutlu yapısı, bir tahmin oluşturmak için hem geçerli satır ve sütundan hem de komşu olanlardan gelen veriler kullanıldığından, esasen iki boyutlu filtreleme yapılmasına izin verir. Çalışma örneğini tek boyutlu bir dizi olarak belirleyelim; elemanlarının sayısı pencerenin boyutuna eşittir ve düzenlemeleri keyfidir. Genellikle tek sayıda noktaya sahip pencereler kullanılır (bu, açıklık merkezi olarak simetrik olduğunda ve en merkezi nokta kompozisyonuna dahil edildiğinde bu otomatik olarak sağlanır). Diziyi artan düzende sıralarsanız, medyanı bu sıralı dizide merkezi konumu kaplayan örnek öğe olacaktır. Bu şekilde elde edilen sayı, çerçevenin mevcut noktası için filtrelemenin ürünüdür. Böyle bir işlemin sonucunun, görüntü öğelerinin çalışma örneğinde sunulduğu sıraya gerçekten bağlı olmadığı açıktır. Formda açıklanan prosedür için resmi bir gösterim sunalım:
x * = orta (y 1, y 2, ..., y n) (1.1)
Bir örneğe bakalım. Numunenin şu şekle sahip olduğunu varsayalım: Y = (136,110,99,45,250,55,158,104,75) ve merkezinde bulunan 250 numaralı eleman mevcut filtreleme noktasına (i 1, i 2) karşılık gelir (Şekil 1.1). Çerçevedeki bu noktada büyük bir parlaklık değeri, darbe (nokta) girişiminin sonucu olabilir. Bu durumda, artan düzende sıralanan numune (45,55,75,99,104,110,136,158,250) formuna sahiptir, bu nedenle prosedür (1.1) uyarınca x * = med (y 1, y 2, ..., y9) = 104. Mevcut noktada filtreleme sonucu üzerindeki “komşuların” etkisinin, filtreleme etkisi olarak düşünülmesi gereken parlaklık darbe emisyonunun “yok sayılmasına” yol açtığını görüyoruz. Darbe gürültüsü noktasal değilse ve bazı yerel alanları kapsıyorsa, aynı zamanda bastırılabilir. Bu, bu yerel alanın boyutu MF açıklığının yarısından küçükse gerçekleşir. Bu nedenle, görüntünün yerel alanlarını etkileyen darbe gürültüsünü bastırmak için MF açıklığının boyutu artırılmalıdır.
(1.1)'den, MF'nin eyleminin, giriş örneğinin aşırı değerlerini - hem pozitif hem de negatif aykırı değerleri "yok saymak" olduğu izler. Bu girişim iptali ilkesi, görüntü gürültüsünü azaltmak için uygulanabilir. Bununla birlikte, medyan filtreleme kullanılarak gürültü bastırma çalışması, bu sorunu çözmedeki etkinliğinin doğrusal filtrelemeden daha düşük olduğunu göstermektedir.
MF'nin çalışmasını gösteren deneysel sonuçlar Şekil 2'de gösterilmiştir. 1.2. Deneylerde, bir kenarı 3'e eşit olan kare bir açıklığa sahip bir MF kullandık. Soldaki satır, parazit tarafından bozulmuş görüntüleri gösterir ve sağdaki satır, medyan filtrelemenin sonuçlarını gösterir. İncirde. 1.2 a ve şek. 1.2.c, darbe gürültüsü tarafından bozulmuş orijinal görüntüyü gösterir. Üst üste bindirildiğinde, çerçevenin tüm noktalarında bağımsız rasgele sayılar üreten aralıkta düzgün bir dağılım yasasına sahip bir rasgele sayı üreteci kullanıldı. Girişimin yoğunluğu, her noktada meydana gelme olasılığı p ile belirlendi. Eğer koşul n i1i2 ise Pirinç. 1.2. Pirinç. 1.2. e, sinyal-gürültü oranında q 2 = -5 dB'de bağımsız Gauss gürültüsü tarafından bozulmuş bir görüntüyü gösterir ve Şekil 1a. 1.2.f - medyan filtre tarafından filtrelenmesinin sonucu. Bu deneyin koşulları, sonuçlarını yukarıda ele alınan lineer filtrasyonun sonuçlarıyla karşılaştırmayı mümkün kılar. Tablo 1.1, böyle bir karşılaştırmayı mümkün kılan verileri sağlar. Çeşitli filtreleme yöntemleri için bu tablo, filtre girişindeki sinyal-gürültü oranının -5 dB olduğu durum için q 2 hataların bağıl ortalama karesi ve gürültü zayıflama katsayısı r değerlerini verir. Tablo 1.1. Görüntüleri filtrelerken gürültü bastırma etkinliğinin karşılaştırması, q 2 = -5 dB. En verimli olanı, hataların ortalama karesini 17 kat azaltan iki boyutlu Wiener filtresidir. Ortanca filtre, dikkate alınan tüm filtreler arasında en düşük verimliliğe sahiptir; r = 5.86'ya karşılık gelir. Bununla birlikte, bu sayı, yardımı ile görüntüdeki gürültü seviyesini önemli ölçüde azaltmanın mümkün olduğunu gösterir. Aynı zamanda, yukarıda belirtildiği gibi ve Şekil 2'de gösterildiği gibi. 1.2.e, medyan filtreleme görüntünün kenarlarını herhangi bir doğrusal filtrelemeden daha az düzleştirir. Bu fenomenin mekanizması çok basittir ve aşağıdaki gibidir. Filtre açıklığının, görüntünün aydınlık ve karanlık alanlarını ayıran sınırın yakınında, merkezinin ise karanlık alanda bulunduğunu varsayalım. Daha sonra, büyük olasılıkla, çalışma örneği, düşük parlaklık değerlerine sahip daha fazla sayıda öğe içerecek ve bu nedenle, medyan, görüntünün bu alanına karşılık gelen çalışma örneğinin öğeleri arasında olacaktır. Açıklığın merkezi daha yüksek parlaklıkta bir bölgeye kaydırılırsa durum tersine çevrilir. Ancak bu aynı zamanda MF'nin parlaklıktaki değişikliklere duyarlı olduğu anlamına gelir. MF çalışma yöntemlerinin birçok yorumu vardır, örneğin kan hücrelerinin - granülositlerin görüntülerinin işlenmesinde kullanımı gibi bir başkasını düşünelim. Granülositin boyutu ölçülmeden önce, ölçüm sonucunu etkileyebilecek granülleri elimine etmek için görüntüsü medyan filtre ile düzeltildi. Genellikle, medyan filtreleme sürecinde, filtre yanıtının hesaplandığı noktanın belirli bir civarındaki sinyal değerleri, artan veya azalan düzende bir varyasyon serisine göre sıralanır. Filtre yanıtı medyan olarak tanımlanır - varyasyon serisinin orta (merkez) sinyalinin değeri. Bundan sonra, bu mahalle filtre penceresi olarak adlandırılacaktır. Ek olarak, basitlik için n × n boyutunda kare pencereli bir filtre ele alacağız. Bu nedenle, filtre penceresinde medyan hesaplanırken, örneğin sıralama işlemlerinin sayısı gibi veri işlemlerinin sayısı n 2'ye eşittir. M × N nokta (piksel) boyutundaki bir görüntüyü işlerken, veri işlemlerinin sayısı büyük olacak ve M × N × n 2 miktarında olacaktır. Farklı işlemler, farklı yürütme süreleri gerektirir. Bir görüntüyü sırayla tararken, en çok zaman alan sıralama işlemleri azaltılabilir. Bu nedenle, w1 pencereli o1 noktasından Şekil 2'deki w2 pencereli o2 noktasına geçerken. 1.3. 1. sütunun noktalarını w1 penceresinin varyasyon serisinden çıkarmak ve 6. sütunun noktalarını sıralamak ve elde edilen iki varyasyon serisini bir tanede birleştirmek mümkündür. Bu algoritma, her pencerede bağımsız sıralamadan daha hızlı çalışır, ancak toplam veri işleme sayısı (daha az zahmetli olsa da), örneğin, en azından verilerin numaralandırılması aynı kalır, yani oldukça büyüktür. Bu nedenle, görüntülerin medyan filtrelemesiyle, genellikle 3 × 3 veya 5 × 5 ve nadiren daha fazla pencerelerle sınırlıdırlar; bu, örneğin dürtü gürültüsünü ortadan kaldırmak için oldukça yeterlidir. Pirinç. 1.3. Medyan filtre penceresiyle bir görüntüyü tarama
Aynı kısıtlamalar, görüntünün geometrik uzayında gerçekleştirilen ve doğrusal işlemlerin aksine Fourier uzayında gerçekleştirilemeyen çeşitli doğrusal olmayan morfolojik işlemler için zorla kabul edilir. Aynı zamanda, medyan filtresi kullanılarak etkin bir şekilde çözülebilecek bir dizi görüntü işleme problemi vardır, ancak bunlar büyük bir pencere gerektirir. Bu görevlerden biri aşağıda tartışılacaktır. Bu nedenle, medyan filtreleme hızındaki olası bir artış, görüntü işleme görevlerinde büyük umut vaat ediyor. Medyan filtreleme yöntemleri oldukça çeşitlidir. İyileştirilebilirler. Böyle bir yükseltmeye uyarlanabilir medyan filtreleme denir. Medyan filtrelemenin de dezavantajları vardır. Özellikle, bu yöntemin sözde dalgalanma gürültüsünü filtrelemede nispeten zayıf bir etkinliğe sahip olduğu deneysel olarak tespit edilmiştir. Ayrıca, maske boyutu artırıldığında, görüntü anahatları bulanıklaşır ve sonuç olarak görüntü netliği azalır. Yöntemin bu dezavantajları, dinamik bir maske boyutuyla medyan filtreleme (uyarlamalı medyan filtreleme) kullanılarak en aza indirilebilir. Kayan bir pencere ile yerel görüntü işleme sırasında merkezi referansın hesaplanması ilkesi aynı kalır. Bu medyan, pencereye (maske) düşen bir dizi sıralı örnekten gelir ve kayan pencerenin (maske) boyutu dinamiktir ve komşu piksellerin parlaklığına bağlıdır. S eşik = parlaklık sapmasının eşik katsayısını tanıtalım. Merkezi referans A (r) parlaklığına göre n × m boyutundaki pencereye düşen komşu piksel A (r, n, m) parlaklık sapmasının değerleri yazılacaktır. form (1.2): Daha sonra, maskenin boyutunu merkezi referans r ile arttırmanın gerekli olduğu kriter şu şekilde olacaktır: Tarif edilen algoritmaya dayanarak, uyarlamalı medyan filtrelemenin avantajlarını pratikte doğrulayan bir bilgisayar programı geliştirildi. Mühendislik geçmişiniz benimkine benziyorsa, muhtemelen ana görevi bir frekans aralığında bir sinyal iletmek ve diğer aralıklarda sinyalleri geciktirmek olan farklı tipte hat filtreleri hakkında çok şey biliyorsunuzdur. Bu filtreler elbette birçok gürültü türü için vazgeçilmezdir. Bununla birlikte, gömülü sistemlerin gerçek dünyasında, klasik hat filtrelerinin patlama gürültüsüne (patlamış mısır gürültüsü) karşı işe yaramaz olduğunu anlamak biraz zaman alır. Dürtü gürültüsü genellikle sözde rastgele olaylardan kaynaklanır. Örneğin, cihazınızın yakınında iki yönlü bir telsiz açılabilir veya bir tür statik boşalma meydana gelebilir. Bu olduğunda, giriş sinyali geçici olarak bozulabilir. Örneğin, analogdan dijitale dönüştürmenin bir sonucu olarak şu değer aralığını elde ederiz: 385, 389, 912, 388, 387. 912 değeri muhtemelen anormaldir ve reddedilmelidir. Klasik bir satır filtresi denerseniz, 912 değerinin çıktı üzerinde önemli bir etkisi olacağını fark edeceksiniz. Bu durumda en iyi çözüm bir medyan filtresi kullanmak olacaktır. Bu yaklaşımın açık olmasına rağmen, deneyimlerime göre medyan filtreleri gömülü sistemlerde şaşırtıcı bir şekilde nadiren kullanılmaktadır. Belki de bu, onların varlığı ve uygulanmasının zorluğu hakkında bilgi eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Umarım yazım bu engelleri bir ölçüde ortadan kaldırır. Medyan filtresinin arkasındaki fikir basittir. Bir grup girdi değeri arasından ortalamayı seçer ve çıktıya verir. Ayrıca, genellikle grup tek sayıda değere sahiptir, bu nedenle seçimle ilgili bir sorun yoktur. Yakın zamana kadar, kullanılan değer sayısında farklılık gösteren üç sınıf medyan filtre ayırt ettim: 3 değer kullanarak filtreleyin (mümkün olan en küçük filtre), Şu anda daha basit bir sınıflandırmaya bağlı kalıyorum: 3 değer kullanarak filtreleyin, Bu mümkün olan en küçük filtredir. Birkaç operatörle kolayca uygulanır ve bu nedenle küçük ve hızlı koda sahiptir. Eğer bir<= b) && (a <= c)){ Orta dönüş; 3'ten büyük bir filtre için, Phil Ekstrom'un Embedded Systems Programming'in Kasım 2000 sayısında açıklanan algoritmayı kullanmanızı öneririm. Extrom bağlantılı bir liste kullanır. Bu yaklaşımın iyi yanı, dizi sıralandığında eski değeri kaldırıp yenisini eklemek diziyi önemli ölçüde bozmamasıdır. Bu nedenle, bu yaklaşım büyük filtre boyutlarıyla iyi çalışır. Extrom'un daha sonra düzelttiği orijinal yayınlanan kodda bazı hatalar olduğunu unutmayın. Şimdi gömülü.com'da bir şey bulmanın zor olduğunu düşünerek, kodunun uygulamasını yayınlamaya karar verdim. Kod orijinal olarak Dinamik C'de yazılmıştır, ancak bu gönderi için standart C'ye taşınmıştır. Kod sözde çalışıyor, ancak tamamen doğrulamak size kalmış. uint16_t MedianFilter (uint16_t verisi) yapı çifti ( / * nwidth çiftlerinin arabelleği * / / * Değiştirilen veri öğesinin halefi için işaretçi * / if (veri == DURDURUCU) ( Eğer ((++ veri noktası - arabellek)> = MEDIAN_FILTER_SIZE) ( Datpoint-> değer = veri; / * Yeni veriye kopyala * / / * Zincirdeki ilk parçanın zincirini özel durum olarak ele alın * / / * Zincir boyunca döngü, kesme yoluyla normal döngü çıkışı. * / Eğer (tara-> değer< datum){ /* If datum is larger than scanned value,*/ / * Tek sayılı öğeyi yaptıktan sonra ortanca işaretçi zincirini aşağı indir * / / * Zincirdeki çift sayılı öğeyi tutun. * / Eğer (tara-> değer< datum){ Eğer (tarama == & küçük) ( Scanold = tarama; medyan-> değeri döndür; Bu filtreyi kullanmak için, her yeni giriş değeri aldığınızda işlevi çağırmanız yeterlidir. İşlev, sayısı MEDIAN_FILTER_SIZE sabiti tarafından belirlenen son kabul edilen değerlerin ortalamasını döndürür. Bu algoritma, makul miktarda RAM kullanabilir (elbette, filtrenin boyutuna bağlıdır), çünkü yapılara giriş değerlerini ve işaretçileri depolar. Ancak, bu bir sorun değilse, sıralama tabanlı algoritmalardan önemli ölçüde daha hızlı olduğu için algoritmanın kullanımı gerçekten iyidir. Bu makalenin eski versiyonunda, 5, 7 veya 9 boyutundaki medyan filtreler için sıralama algoritması tabanlı bir yaklaşımı destekledim. Şimdi fikrimi değiştirdim. Ancak, bunları kullanmak isterseniz, size temel kodu veriyorum: Uint_fast16_t adc_copy; / * Verileri kopyalayın * / / * Sırala * / / * Ortadaki değeri alın * / / * Mühendislik birimlerine dönüştür * / Medyan filtrelerinin kullanımı belirli maliyetlerle ilişkilidir. Açıkçası, medyan filtreleri kademeli değerlere bir gecikme ekler. Ayrıca medyan filtreleri, sinyaldeki frekans bilgisini tamamen silebilir. Tabii ki, sadece sabit değerlerle ilgileniyorsanız, bu bir sorun değil. Bu uyarıları göz önünde bulundurarak, tasarımlarınızda medyan filtreleri kullanmanızı şiddetle tavsiye ediyorum. GİRİŞ Ders 16. ORTA FİLTRELER Medyan filtreleri genellikle pratikte dijital verileri ön işleme aracı olarak kullanılır. Filtrelerin belirli bir özelliği, komşuların arka planına karşı keskin bir şekilde öne çıkan okumalara zayıf bir tepkidir. Bu özellik, darbe gürültüsünü azaltmak için veri dizilerindeki anormal değerleri ortadan kaldırmak için medyan filtreleme uygulamanıza olanak tanır. Medyan filtrenin karakteristik bir özelliği, doğrusal olmamasıdır. Çoğu durumda, doğrusal işleme prosedürleri, gerçek sinyallerde durum böyle olmayabilen, düzgün veya Gauss gürültü dağılımı ile optimal olduğundan, bir medyan filtresinin kullanımının doğrusal filtrelerden daha etkili olduğu ortaya çıkar. Sinyal değerlerinin eğimlerinin, toplamsal beyaz gürültünün varyansına kıyasla büyük olduğu durumlarda, medyan filtresi, optimal doğrusal filtrelere kıyasla ortalama kare hatasının daha düşük bir değerini verir. Medyan filtresi, özellikle görüntü işleme, akustik sinyaller, kod sinyallerinin iletimi vb. sırasında darbe gürültüsünden gelen sinyalleri temizlerken etkilidir. Bununla birlikte, çeşitli tiplerdeki sinyalleri filtrelemenin bir aracı olarak medyan filtrelerinin özelliklerinin ayrıntılı çalışmaları oldukça nadirdir. Filtreleme prensibi.
Medyan filtresi, sinyal dizisi üzerinde sırayla kayan ve her adımda filtre penceresine (diyafram) düşen öğelerden birini geri döndüren bir pencere filtresidir. Geçerli örnek k için 2n + 1 genişliğinde bir kayan medyan filtrenin çıkış sinyali yk, formüle uygun olarak giriş zaman serilerinden ..., xk -1, xk, xk +1, ... oluşturulur. : y k = Me (x k - n, x k - n +1, ..., x k -1, x k, x k +1, ..., x k + n -1, x k + n), (16.1.1) Me (x 1,…, x m,…, x 2n + 1) = x n + 1, x m varyasyon serisinin elemanlarıdır, yani. xm değerlerinin artan düzeninde sıralanır: x 1 = min (x 1, x 2,…, x 2n + 1) ≤ x (2) ≤ x (3) ≤… ≤ x 2n + 1 = maks (x 1, x 2 ,…, X 2n + 1). Tek boyutlu filtreler.
Medyan filtreleme, belirli sayıda sinyal örneğini içeren kayan bir pencerede örneklerin yerel olarak işlenmesi için bir prosedür olarak uygulanır. Pencerenin her konumu için, içinde seçilen örnekler artan veya azalan değer sırasına göre sıralanır. Sıralanmış listedeki konumundaki rapor ortalamasına, dikkate alınan örnek grubunun medyanı denir. Bu örnek, sinyal işleme penceresindeki merkez örneğin yerini alır. Medyan filtreleme algoritması, açıklık içindeki sayı dizisinin monotonik olmayan bir bileşenine sahip dizi elemanlarına karşı belirgin bir seçiciliğe sahiptir ve en etkili şekilde, sıralı listenin kenarlarına düşen negatif ve pozitif sinyallerden tek aykırı değerleri hariç tutar. Listedeki sıralama dikkate alındığında, medyan filtreleri, uzunluğu pencerenin yarısından daha az olan gürültü ve paraziti bastırmada iyidir. Medyan filtresi, sinyallerin monotonik bileşenlerini değiştirmeden bırakır. Bu özellik sayesinde, optimal olarak seçilmiş bir açıklığa sahip medyan filtreler, nesnelerin keskin kenarlarını bozulma olmadan koruyabilir, ilişkisiz ve zayıf korelasyonlu gürültüyü ve küçük boyutlu ayrıntıları bastırır. Benzer koşullar altında, lineer filtreleme algoritmaları kaçınılmaz olarak nesnelerin keskin kenarlarını ve ana hatlarını “bulaştırır”. İncirde. 1, aynı pencere boyutları N = 3 olan medyan ve üçgen filtreler tarafından darbe gürültüsü ile sinyal işlemenin bir örneğini göstermektedir. Medyan filtresinin avantajı açıktır. Medyan filtre penceresi genellikle tek olarak ayarlanır. Genel durumda, pencere çift olabilir ve medyan, iki ortalama örneğin aritmetik ortalaması olarak ayarlanır. Sinyallerin uç nokta değerleri genellikle ilk ve son filtreleme koşulları olarak alınır veya medyan yalnızca açıklığa uyan noktalar için bulunur. İncirde. 16.1.2, tek darbe dalgalanmaları ile düzgün bir dağılıma sahip rastgele bir sinyal qk ile toplamda deterministik bir sinyal sk'den oluşan bir model sinyali a k'nin medyan filtrelemesinin bir örneğini gösterir. Filtre penceresi 5'tir. Filtrelemenin sonucu b k örnekleridir. İki boyutlu filtreler.
Görüntülerdeki ana bilgiler nesnelerin ana hatlarıyla taşınır. Gürültülü görüntüleri filtrelerken, nesnelerin ana hatlarının düzleşme derecesi doğrudan filtre açıklığının boyutuna bağlıdır. Küçük açıklık boyutlarında, görüntünün zıt ayrıntıları daha iyi korunur, ancak darbe gürültüsü daha az ölçüde bastırılır. Geniş diyafram açıklığında ise tam tersi bir resim görülmektedir. Bu çelişki, açıklık boyutunun görüntünün doğasına uyarlanmasıyla filtreler uygulanarak bir dereceye kadar yumuşatılır. Uyarlamalı filtrelerde, işlenen sinyalin monotonik bölgelerinde büyük açıklıklar kullanılır (daha iyi gürültü bastırma), küçük açıklıklar ise homojen olmayanların yakınında kullanılır ve onları korur. Pencerenin boyutuna ek olarak, görüntünün doğasına ve gürültü istatistiklerinin parametrelerine bağlı olarak filtrenin etkinliği, önemli ölçüde örnek numune maskesinin şekline bağlıdır. Minimum açıklığa sahip maske şekli örnekleri Şekil 2'de gösterilmektedir. 16.1.3. Düzgünleştirme açıklığının şeklinin optimal seçimi, çözülmekte olan problemin özelliklerine ve nesnelerin şekline bağlıdır. İncirde. 16.1.4, Chernenko medyan filtresi / 2i / ile gürültülü bir görüntüyü temizleme örneğini gösterir. Alandaki görüntü gürültüsü %15 olup, temizlik için filtre arka arkaya 3 kez uygulanmıştır. Medyan filtrelerin avantajları.
Medyan filtrelerin dezavantajları.
Yöntemin dezavantajları, sinyalin dinamiklerine ve gürültünün doğasına bağlı olarak filtre penceresinin uyarlanabilir yeniden boyutlandırılmasıyla medyan filtreleme uygulanarak azaltılabilir (uyarlamalı medyan filtreleme). Pencerenin boyutu için bir kriter olarak, örneğin, komşu örneklerin değerlerinin merkezi sıralanmış örneğin / 1i / parlaklığına göre sapmasını kullanabilirsiniz. Bu değer belirli bir eşiğin altına düştükçe pencere boyutu artar. 1 IN SCIENTIFIC INSTRUMENTATION, 011, cilt 1, 3, c UDC VERİLERİNİN İŞLENMESİ VE SUNULMASI: BV Bardin HIZLI MEDYAN FİLTRELEME ALGORİTMASI Filtre penceresindeki verilerin medyanının analiz kullanılarak belirlenmesini kullanan bir hızlı medyan filtreleme algoritması önerilmiştir. yerel bir histogramın Bir görüntüyü tararken noktadan noktaya hareket ettiğinizde, histogramı ayarlamak için birkaç basit adım gerekir. Önerilen algoritma, geleneksel algoritmalara kıyasla medyan filtrelemeyi önemli ölçüde hızlandırır. Bu, medyan filtrelemenin kapsamını genişletmenizi sağlar. Cl. sl: medyan filtreleme, dijital görüntüler GİRİŞ Medyan filtreleme, özellikle iki boyutlu görüntü bilgisi olmak üzere bilgi işleme için uygun bir araçtır. Medyan filtresi, filtre penceresi boyutunun yarısından daha küçük boyutlara sahip sinyal parçalarını çıkarır ve aynı zamanda sinyalin geri kalanında çok az bozulma yapar veya neredeyse hiç bozulma yapmaz. Örneğin, tek boyutlu bir monoton sinyal, medyan filtresi tarafından hiç bozulmaz. Medyan filtrelemenin en ünlü uygulaması, sinyalden kısa darbe gürültüsünün ortadan kaldırılmasıdır [, 3]. Ayrıca, gürültünün genliği, doğrusal filtrenin tepkisinin aksine, medyan filtrelemenin sonucunu etkilemez. Kağıt, granülosit kan hücrelerinin görüntülerini işlerken bir medyan filtresinin kullanımını göstermektedir. Burada granülositin boyutu ölçülmeden önce, ölçüm sonucunu etkileyebilecek granülleri elimine etmek için görüntüsü medyan filtre ile düzeltildi. Genellikle, medyan filtreleme sürecinde, filtre yanıtının hesaplandığı noktanın belirli bir civarındaki sinyal değerleri, artan veya azalan düzende bir varyasyon serisine göre sıralanır. Filtre yanıtı, varyasyon serisinin ortasındaki (merkezdeki) sinyalin medyan değeri olarak tanımlanır. Bundan sonra, bu mahalle filtre penceresi olarak adlandırılacaktır. Ek olarak, basitlik için, n n boyutunda kare pencereli bir filtreyi ele alacağız. Bu nedenle, filtre penceresinde medyan hesaplanırken, örneğin sıralama işlemlerinin sayısı gibi veri işlemlerinin sayısı n'ye eşittir. M N noktalı (piksel) boyutlu bir görüntüyü işlerken, veri işlemlerinin sayısı büyük olacak ve M N n miktarında olacaktır. Farklı işlemler, farklı yürütme süreleri gerektirir. Bir görüntüyü sırayla tararken, en çok zaman alan sıralama işlemleri azaltılabilir. Bu nedenle, Şekil 1'deki pencereli o1 noktasından pencereli o noktasına geçerken. 1. sütunun noktalarını, 1. pencerenin varyasyon serisinden hariç tutabilir, 6. sütunun noktalarını sıralayabilir ve elde edilen iki varyasyon serisini bir araya getirebilirsiniz. Bu algoritma, her pencerede bağımsız sıralamadan daha hızlı çalışır, ancak toplam veri işleme sayısı (daha az zahmetli olsa da), örneğin, en azından verilerin numaralandırılması aynı kalır, yani oldukça büyüktür. Bu nedenle, görüntülerin medyan filtrelemesiyle, bunlar genellikle Windows 3 3 veya 5 5 ile sınırlıdır ve nadiren Şek. 1. Görüntünün medyan filtre penceresiyle taranması 135 2 136 BV BARDIN daha büyüktür, bu da örneğin darbe gürültüsünü ortadan kaldırmak için oldukça yeterlidir. Aynı kısıtlamalar, görüntünün geometrik uzayında gerçekleştirilen ve doğrusal işlemlerin aksine Fourier uzayında gerçekleştirilemeyen çeşitli doğrusal olmayan morfolojik işlemler için zorla kabul edilir. Aynı zamanda, medyan filtresi kullanılarak etkin bir şekilde çözülebilecek bir dizi görüntü işleme problemi vardır, ancak bunlar büyük bir pencere gerektirir. Bu görevlerden biri aşağıda tartışılacaktır. Bu nedenle, medyan filtreleme hızındaki olası bir artış, görüntü işleme görevlerinde büyük umut vaat ediyor. HIZLI ORTAM FİLTRELEME Sıralı görüntü işleme algoritmaları göz önüne alındığında, bir görüntü öğesinin herhangi bir rth ordinal istatistiklerinin v (r) komşu öğelerin (pencereler) değerlerinin dağılımının yerel histogramı h (q) 'dan bulunabileceği gösterilmiştir. Şekil 1) v (r) h (q) r denklemini çözerek. (1) q 0 Burada q = 0, 1, Q 1 histogramın kuantum (bin) sayısıdır; v = q v nicelenmiş video sinyali değeri; r = 0, 1, 1 bir elemanın sırası: varyasyon serisindeki sayısı; mahallenin (pencere) öğelerinin sayısı veya pencerenin piksel cinsinden alanı; bizim durumumuzda Medyan filtresi, yanıt sıralaması r = (1) / olan bir sıra filtresinin özel bir durumudur. Q 1 h (q), () q 0 olduğundan, (1)'den medyan q = v (r) histogramın alanını ikiye böler (eksi q'ya karşılık gelen kutu). İncirde. histogramın bölünmesi gösterilir. Burada h (q), h (q)'ya karşılık gelen bin alanıdır. Şekil Medyan filtreleme medyanı q penceresindeki görüntü parlaklığının histogramı. Tanımlamaların geri kalanı şekilden açıktır. Bu durumda aşağıdaki ilişkiler geçerlidir :, (3) (1) /, (4) (1) /. (5) Garip olduğu varsayılır. Son iki ifadedeki eşitsizlik işaretleri sadece 1'de yer alabilmektedir. Çizgi boyunca medyan filtre penceresinden tarama yaparken, Şekil 1'deki o1 noktasından o noktasına geçerken. 1, histogram aşağıdaki gibi düzeltilir. 1. Sütun 1'deki noktalara karşılık gelen veriler histogramdan çıkarılır.Bu durumda, her nokta için karşılık gelen kutunun alanından 1 çıkarılır.Sütun 6'daki noktalara karşılık gelen veriler histograma eklenir.Nokta 1 ve aynı anda değerleri değiştirin ve. 4. (3), (4) ve (5) ifadelerine göre, ve q değerleri düzeltilir. Aşağıda, açıklanan düzeltme algoritmasını uygulayan bir C programının bir parçası bulunmaktadır. Burada, C dilinin sözdizimini karşılamak için, ve q dizinleri küçük harflerle değiştirilir ve h ve v için dizinler atlanır. Şekildeki durum için. 1 n = 5 ve j = 1. BİLİMSEL ENSTRÜMENTASYON, 011, cilt 1, 3 3 HIZLI MEDYAN FİLTRELEME ALGORİTMASI 137 fr (i = 0; i 4 138 BV BARDIN Görüntünün görüntü alanında arka plan değeri önemli ölçüde farklılık gösterir (veya değişir), ardından doğrusal filtre bu farkı bir sinyal sıçraması olarak algılar ve düzeltmeye çalışır. Bu, iyi bilinen bir kenar etkisi olgusudur. Kenar etkileriyle başa çıkmanın çeşitli yolları vardır. Çoğu zaman, bu, ya görüntünün kenar efektlerinden etkilenen bir bölümünün, buna karşılık gelen bazı yararlı bilgilerin kaybıyla birlikte atılması ya da çerçevenin kenarlarında hiçbir sıçrama olmaması için bu tür ek alanların doldurulmasıyla genişletilmesidir. yararlı bilgiler içeren orijinal görüntü alanı. Ancak, işlenmesinde bu tür yaklaşımların uygulanması imkansız veya çok zor olan görüntüler vardır. Yani, Şek. Şekil 3, PCR analiz nesneleri ve görüntüdeki yatay bir çizgi boyunca bir sinyal profili ile bir mikroçip kuyusunu göstermektedir. İncirde. Şekil 4, şekilde görülebileceği gibi, kuyunun konturu boyunca büyük kenar bozulmaları veren doğrusal filtreleme kullanılarak arka plan bileşeninin hesaplanmasını göstermektedir. Bu durumda, yararlı bilgilerin büyük ölçüde kaybolması nedeniyle kenar etkileriyle bozulan görüntü alanlarının kırpılması kabul edilemez ve bu alanın yuvarlak olması ve ayrıca arka planın büyük eşitsizliği nedeniyle çalışma alanını genişletmek zordur. alanın konturu. İncirde. 5, medyan filtresini kullanarak arka planın hesaplanmasını gösterir. Bu durumda kenar efektlerinin çok küçük olduğu şekilden görülebilir, ancak bu, pencerede büyük piksel penceresi veya 1681 piksel içeren bir filtrenin kullanılmasını gerektirdi. Görüntü boyutu pikseldi. Medyan filtreleme süresi, mütevazı yeteneklere sahip bir bilgisayarda ölçülmüştür. Pentiu 4 CPU.4 Gz tek çekirdekli işlemciye ve 51 MB RAM'e sahipti. Pencerede veri sıralamasını kullanan geleneksel medyan filtresi için filtreleme süresi 33 s idi. Bu çalışmada önerilen algoritmayı kullanan filtreleme süresi 0.37 s idi, yani geleneksel algoritmalar kullanıldığından neredeyse iki büyüklük sırası daha azdı. Bir yandan incelenen problemde (PCR analizi) 0,37 s süresinin oldukça kabul edilebilir olduğu ve diğer yandan dijital görüntü işleme kullanan sistemlerde genellikle çok daha güçlü bilgisayarların kullanıldığı belirtilmelidir. Böylece, önerilen algoritmanın kullanılması, medyan filtresinin çalışmasını önemli ölçüde hızlandırabilir ve bu da medyan filtrelemenin kapsamını genişletmenize izin verir. Pirinç. 4. Arka planın doğrusal bir filtre ile hesaplanması Şek. 5. Arka planın medyan filtresi ile hesaplanması SCIENTIFIC INSTRUMENTATION, 011, cilt 1, 3 5 HIZLI MEDYAN FİLTRELEME ALGORİTMASI 139 REFERANSLAR 1. Bardin B.V. Yerel biyolojik nesnelerin kümelerinin dijital görüntü işlemesinde medyan filtreleme olanaklarının araştırılması // Scientific Instrument Engineering Cilt 1 ,. S Gonzalez R., Woods R. Dijital görüntü işleme. Başına. İngilizceden M.: Teknosfer, s. 3. Yaroslavsky L.P. Optik ve holografide dijital sinyal işleme. M.: Radyo ve iletişim, s. 4. Bardin B.V., Chubinsky-Nadezhdin I.V. Dijital mikroskobik görüntülerde yerel nesnelerin tespiti // Bilimsel Cihaz Mühendisliği T. 19, 4. S. Bardin B.V., Manoilov V.V., Chubinsky-Nadezhdin I.V., Vasilyeva E.K., Zarutskiy I.V. Tanımlamaları için yerel görüntü nesnelerinin boyutunun belirlenmesi // Scientific Instrumentation Cilt f RA, aint Petersburg Fi lkal histgra analizi ile filtrede veri edian belirlenimi kullanılarak hızlı algrith f edian filtreleme önerilmiştir. Proses f iage taramada fr pixel t pixel yaparken, f histogra için çok sayıda f nn-cplex peratins gerekir. Önerilen algoritma, geleneksel algoritmalara göre edian filtreleme sürecini önemli ölçüde artırır. Bu, edian filtreleme uygulamasının küre genişletmesini sağlar. Keyrds: edian filtreleme, dijital görüntüleme Orijinal düzen V.D. Belenkov tarafından hazırlanmıştır. 06 Ekim 000 tarihli Lisans Kimliği 0980 Baskı için imzalanmıştır Ofset kağıdını biçimlendirin. Ofset baskı. DÖNŞ. Yazdır l Uch.-ed. l Dolaşım 100 kopya. Bir çeşit. Emir 70. C 96 St. Petersburg Yayıncılık Şirketi "Bilim" RAS, St. Petersburg, Mendeleevskaya hattı, 1 E-ail: İnternet: .naukaspb.spb.ru Birinci Akademik Basımevi "Bilim", St. Petersburg, 9 satır, 1 ÜSSEL AĞIRLIKLARLA GEOMETRİK ORTALAMANIN DOĞRU OLMAYAN FİLTRESİ Tolstunov Vladimir Andreevich Cand. teknoloji Sci., Doçent, Kemerovo Devlet Üniversitesi, RF, Kemerovo E-posta: [e-posta korumalı] UDC 61.397 Sayısal görüntü filtrelemenin frekans ve uzamsal yöntemleri # 05, Mayıs 01 Cherny S.A. Öğrenci, "Radyoelektronik Sistemler ve Cihazlar" Bölümü Danışman: Akhiyarov V.V., Aday Dijital görüntülerin uyarlanabilir medyan filtrelemesi için algoritmanın etkili bir şekilde değiştirilmesi Yaikov Rafael Ravilievich Yaroslavl Devlet Üniversitesi adını aldı P. G. Demidova 2015 Ne tür sesler var? Katkı Bölüm 6. Sinyallerin ve görüntülerin dijital olarak işlenmesi 377 UDC 004.932.2 + 004.932.72 "1 EE Plakhova, EV Merkulova Donetsk Ulusal Teknik Üniversitesi, Donetsk Otomatik Sistemler Bölümü Açık bilgi ve bilgisayarla tümleşik teknolojiler 64, 014 UDC 004.8 / 004.93 / 681.513.8; 681.514 L. S. Kostenko Örüntü tanıma sistemlerinde görüntülerin arka planını yumuşatmak için yöntemler ve algoritmalar UDC 519.6 + 004.4 X-RAY TOMOGRAMLARININ FİLTRE PENCERESİ BOYUTU GÖRÜNTÜNÜN YEREL ÖZELLİKLERİNE UYARLAMA YÖNTEMİ İLE FİLTRELENMESİ E.N. Simonov, V.V. Laskov Görüntüleri filtrelemek için bir algoritma önerilmiştir. ISSN 0868 5886, c. 96 102 UDC 621.391.837'NİN İŞLENMESİ VE ANALİZİ: 681.3 SİNYALLER B.V. Bardin, I. V. Chubinsky-Nadezhdin DİJİTAL MİKROSKOPİK GÖRÜNTÜLER ÜZERİNDEKİ YEREL OBJELERİN TESPİTİ İncelenen ICONICS IMAGE SCIENCE UDC 004.932.4 ÇOK BİLEŞENLİ DİJİTAL GÖRÜNTÜLERİN KURTARILMASI SORUNLARINDA KANALLARARASI DARBE GÜRÜLTÜSÜNÜN KARŞILAŞTIRILMASI YÖNTEMİ 2013 E. A. Samoilin, Dr. Tech. bilimler; V. CUDA teknolojisini kullanan bazı görüntü işleme algoritmalarının grafik cihazlarda uygulanması N.N. Teolojik Tomsk Devlet Dijital Görüntü İşleme Üniversitesi UDC 621.391 A.V. IVASHKO, Cand. teknoloji Bilimler, Prof. NTU "KhPI"; KN YATSENKO, NTU "KhPI" öğrencisi MEDIAN VE QUASIMEDIAN FİLTRELERİN DİJİTAL SİNYAL İŞLEMCİLERİNDE UYGULAMASI Cam mikrokürelerin dijital görüntülerinin filtrasyon ve segmentasyon yöntemleriyle işlenmesi 77-30569 / 403867 # 03, Mart 2012 Strugailo V.V. UDC 004.932 Rusya, Moskova Devlet Otomobili ve Otoyolu VA Tolstunov Güç dönüşümüne dayalı doğrusal olmayan filtreleme 7 UDC 00467 VA Tolstunov Güç dönüşümüne dayalı doğrusal olmayan filtreleme Bir dijital yumuşatma filtre algoritması önerilmiştir İçindekiler 6. SPM görüntülerinin işlenmesi ve nicel analizi İçindekiler 6. SPM GÖRÜNTÜLERİNİN İŞLENMESİ VE KANTİTATİF ANALİZİ ... 6-1 6.1. ÇALIŞMANIN AMACI ... 6-2 6.2. İŞİN İÇERİĞİ ... 6-2 6.3. EGZERSİZ YAPMAK... Bant geçiren filtreleme 1 Bant geçiren filtreleme Önceki bölümlerde hızlı sinyal değişimlerinin (yumuşatma) ve yavaş değişimlerinin (trend ortadan kaldırılması) filtrelenmesi ele alınmıştı. Bazen vurgulamak gerekir UDC 004.932 V.K. Zlobin, B.V. Kostrov, V.A. GÖRÜNTÜ ÜZERİNDEKİ GRUP GİRİŞİMİNİN SIRALI FİLTRASYONUNUN Sablina ALGORİTMASI Dijital ile ilgili sıralı analiz yöntemlerini kullanma sorunları Math-Net.Ru All-Russian Matematik Portalı A. V. Grokhovskaya, A. S. Makarov, Teknik görüş sistemleri için görüntülerin ön işlenmesi için Algoritma, Matem. modelleme ve kenarlar. görevler, 2009, UDC 61.865.8 DİJİTAL VİDEO BİLGİ İŞLEME SİSTEMLERİ İÇİN Raster GÖRÜNTÜLERİN KONTRASTINI ARTIRMA YÖNTEMLERİ MB Sergeev, Dr. Tech. Bilimler, Profesör N.V. Soloviev, Ph.D. teknoloji Bilimler, Doçent A.I. Filtrelerin parmak izi sınıflandırmasına etkisi # 01, Ocak 2015 Deon A. F., Lomov D. S. UDC: 681.3.06 (075) Rusya, MSTU im. N.E. Bauman [e-posta korumalı] Geleneksel Parmak İzinde Parmak İzi Sınıfları ISSN 0868 5886, c. 9 13 ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ UDC 543.426; 543.9 Yu.V. Belov, I. A. Leontiev, A. I. Petrov, V. E. Kurochkin FLORESAN DEDEKTÖR SİNYALLERİNİN TEMEL HATTININ DÜZELTİLMESİ Ekipman yapımı ve sıvıların kullanılması UDC 004.93.4: 551.463.1 G.A. Popov D.A. Ödev. İki boyutlu rastgele bir vektörün gözlemlerinin sonuçlarının işlenmesi 1. İşin içeriği ve performans sırası İki boyutlu normal dağılımlı bir cilt 50'den eşleştirilmiş bir örnek (x i; y i) verildi Genel orta öğretim kurumları öğrencileri için bir el kitabı 5. baskı, revize edilmiş Mozry "Beyaz Rüzgar" 2 0 1 4 UDC 372.851.046.14 BBK 74.262.21 T36 Kompozisyon G. A. BURYAK R e c e n SWorld 218-27 Aralık 2012 http://www.sworld.com.ua/index.php/ru/conference/the-content-of-conferences/archives-of-individual-conferences/december- 2012 MODERN SORUNLAR VE YOLLARI BİLİMDE ÇÖZÜMLERİ, FEDERAL DEMİRYOLU ULAŞTIRMA AJANSI Federal Devlet Bütçeli Yüksek Mesleki Eğitim Eğitim Kurumu "PETERSBURG DEVLET YOLLAR ÜNİVERSİTESİ UDC 004.021 1 E. V. Leontyeva, E. V. Medvedeva UYGULAMALI GİRİŞİM TARAFINDAN BOZUKLUK RGB BİLEŞEN GÖRÜNTÜLERİNİ GERİ YÜKLEME YÖNTEMİ Rusya Federasyonu Eğitim Bakanlığı Volgograd Devlet Teknik Üniversitesi Malzeme Bilimi ve Kompozit Malzemeler Bölümü Tek boyutlu arama yöntemleri Metodik yönergeler Bilgisayar Grafikleri Gürültü azaltma ve giderme Görüntü paraziti azaltma Gürültü azaltma ve giderme Gürültü nedenleri: Ölçüm cihazlarının yetersizliği Görüntü saklama ve aktarma ACS G.A. Matematiksel Destek Bölümü SHEININ Veri işleme için yapılar ve algoritmalar Üniversitenin Yayın ve Yayın Kurulu tarafından uzmanlık öğrencileri için kılavuz olarak önerilir RF EĞİTİM VE BİLİM BAKANLIĞI MESLEK YÜKSEK EĞİTİM ENSTİTÜSÜ "SAMARA DEVLET HAVACILIK ÜNİVERSİTESİ akademisyen S.P. Gürültülü girişim saçaklarının doğrusal olmayan filtrelenmesi 245 SİSTEM M.V. Volkov Bilimsel danışman RUSYA FEDERASYONU GENEL VE MESLEK EĞİTİM BAKANLIĞI N.I. LOBACHEVSKY Hesaplamalı Matematik ve Sibernetik Fakültesi Matematik Bölümü MESLEK YÜKSEK EĞİTİM DEVLET EĞİTİM ENSTİTÜSÜ "VORONEZH DEVLET PEDAGOJİ ÜNİVERSİTESİ" BİR DEĞİŞKENİN FONKSİYONLARININ ANALİZ VE FARKLI HESAPLANMASINA GİRİŞ İKİLİ GÖRÜNTÜLERDE OBJEKSİYON PİKSELLERİNE MESAFELERİ ARAMA İÇİN ALGORİTMALAR N.L. Kazansky, V.V. Myasnikov, R.V. Khmelev Görüntü İşleme Sistemleri Enstitüsü, Rusya Bilimler Akademisi Problem ifadesi En önemli görevlerden biri 00 NOVGOROD DEVLET ÜNİVERSİTESİ BÜLTENİ 55 UDC 598765 HAREKETLİ BİR OBJİNİN GÖRÜNTÜ ANAHTARLARININ İZOLASYONU Iotitov, Gmemelyanov Elektronik ve Bilgi Sistemleri Enstitüsü NovGU, [e-posta korumalı] ISSN2221-2574 Televizyon sistemleri, görüntü iletimi ve işleme UDC 621.396 Test görüntü modelinin yapımı SN Zhiganov, IV Gashin Makale bir görüntü modeli oluşturma tekniğini tartışıyor, Kontrol sistemleri ve modelleme Periyodik kısıtlamalı ayrık kontrol sistemlerinin sağlam kararlılığını analiz etmek için bir algoritma MV MOROZOV Özet. Ayrık doğrusal durağan olmayan sistemler için UDC 681.5: 004.93 Kalinichenko Yu.V. DEDEKTÖR KENNY TARAFINDAN SINIR TANIMLAMA İLE İLGİLİ SORUYA Taras Shevchenko'nun adını taşıyan Lugansk Ulusal Üniversitesi Kenny dedektörü tarafından sınır tespiti konusu ele alınmaktadır. uygulanan algoritma 6-11. sınıf öğrencilerinin eğitim ve araştırma çalışmalarının bölgesel bilimsel ve pratik konferansı "Matematiğin uygulamalı ve temel soruları" Uygulamalı matematik soruları Elektronikte sembollerin tanınması MATRİS V.V. Dijital Sinyal İşleme 4/28 UDC 68.58 YAPISAL BOZUKLUKLARLA GÖRÜNTÜLERİN UYARLANABİLİR FİLTRELEMESİ Kostrov B.V., Sablina V.A. Giriş Havacılık ve uzay görüntü kayıt işlemine aşağıdakiler eşlik eder: 370 Bölüm 6. Sinyallerin ve görüntülerin dijital olarak işlenmesi UDC 004. 93 "12 IS Lichkanenko, VN Pchelkin Donetsk Ulusal Teknik Üniversitesi, Donetsk Bilgisayar İzleme Sistemleri Bölümü YÖNTEMLER FREKANS TEMSİLLERİNE GÖRE UZAY GÖRÜNTÜLERİNİN İŞLENMESİ A.Yu. Rigid Belgorod Eyalet Üniversitesi e-postası: [e-posta korumalı] Kağıt, yeni bir filtreleme yöntemini özetliyor ISSN 1995-55. RRGTU Bülteni. 1 (sayı 31). Ryazan, 0 UDC 1.391 Yu.M. Korshunov SİNYAL FİLTRELERİN ÇALIŞMA KALİTESİNİN YAPAY OLARAK OLUŞTURULDUĞU SİNYAL VE PARAZİT SİMÜLASYON MODELİNE GÖRE TAHMİNİ Bir yöntem önerildi D. V. Korolev, K.A. Suvorov St. Petersburg Devlet Teknoloji Enstitüsü (Teknik Üniversite), [e-posta korumalı] UDC 528.854 Kuzmin S. A. VİDEOLARDA DARBE GİRİŞİMİNİ GİDERMEYE YÖNELİK ALGORİTMALARIN ARAŞTIRILMASI UDC 681.3.082.5 G.N. Dijital yüzey düzeltme için Glukhov Algoritması Optimum yüzey düzeltme için bir algoritma önerilmiştir. Optimallik kriteri, ağırlıklı toplamların minimumudur: karelerin toplamı Genel orta öğretim kurumlarının öğrencileri için bir el kitabı A t a t e l G. I. Struk 5. baskı "Beyaz Rüzgar" Mozir 2 0 1 4 UDC 372.851.046.14 ББК 74.262.21 Т36 Referanslar: aday SWorld 8-29 Haziran 203 http://www.sworld.com.ua/index.php/ru/conference/the-content-of-conferences/archives-of-individual-conferences/june-203 MODERN SORUNLAR VE YOLLARI BİLİMDE ÇÖZÜMLERİ, ULAŞTIRMA, Rusya Federasyonu Eğitim Bakanlığı St. Petersburg Devlet Düşük Sıcaklık ve Gıda Teknolojileri Üniversitesi Teorik Mekanik Bölümü KOMPOZİT DESTEKLERİN REAKSİYON KUVVETLERİNİN ARAŞTIRILMASI UDC 004.932.72; 681.3 N. Yu. Ryazanova, V.A. UDC 621.397: 621.396.96 GÜRÜLTÜLÜ GÖRÜNTÜLERDE DÜZ KENARLARIN İZOLASYONU V. Yu. Volkov, Dr. Tech. Sci., Profesör St. Petersburg Devlet Telekomünikasyon Üniversitesi Prof. M. Rusya Federasyonu Eğitim ve Bilim Bakanlığı Altay Devlet Üniversitesi O. Yu. Voronkova, S. V. Ganzha PİYASA KOŞULLARINDA ARAZİ İpotek İLİŞKİLERİNİN DÜZENLENMESİ İÇİN ORGANİZASYON VE EKONOMİK MEKANİZMA MODEL PARAMETRELERİNE GÖRE DOĞRUSAL BİR FİLTRE TANIMIYLA ELDE EDİLEN DOĞRUSAL OLMAYAN FİLTRELERLE GÖRÜNTÜLERİN KURTARILMASI V.A. Fursov, D.A. Akademisyen adını taşıyan Elkin Samara Devlet Havacılık ve Uzay Üniversitesi ISSN 0868 5886, c. 101 106 ALETLER, KURULUMLAR, YÖNTEMLER UDC 621.38 B.S. Elektronik dergi "Trudy MAI". Sayı 50.mai.ru/science/trud/ UDC 004.9 LBC 3.97 Dijital görüntülerde periyodik gürültüyü filtreleme yöntemi V.Yu. Gusev A.V. Krapivenko Ek Açıklaması Makale şunları ele alıyor: NESNE GÖRÜNTÜLERİNİ TANIMADA İNSAN OPERATÖRÜN GÖRSEL SİSTEMİNİN MODELİ Yu.S. Gulina, V. Ya. Kolyuchkin Moskova Devlet Teknik Üniversitesi N.E. Bauman, matematiksel MERKEZİ ALGORİTMALAR KULLANARAK MATRİS YÜZEYİNDE Yayıcı KOORDİNATLARININ KONTROLÜ İÇİN OPTİK-ELEKTRONİK YÖNTEMLER V. I. Zamyatin V. V. Zamyatin Altay Devlet Teknik Üniversitesi. UDC 621.396 PARLAKLIK DERECESİLERİNİN 8-BİT NİTELLENDİRİLMESİNİN RESTORASYON OLASILIĞI ÜZERİNE ETKİSİNİN AZALTILMASI A. Yu. Zrazhevsky, A. V. Kokoshkin, V. A. Korotkov Radyo Mühendisliği ve Elektronik Enstitüsü. V.A. Kotelnikova Lab 3 Görevi Diziler üzerinde eylemler gerçekleştiren bir program uygulamak gerekiyor. 1. bölümde, statik boyutlu dizilere izin verilir. 2. bölümü yaparken Dünya'nın uzaktan algılanmasının operasyonel veri iletimi sisteminde dijital görüntü sıkıştırmanın etkinliğinin önceden değerlendirilmesi için metodoloji 2.3. Sıkıştırma algoritmalarının doğrusallık analizi Dijital analiz için Ders 3 DENEYSEL SONUÇLARI İŞLEMEK İÇİN REGRESYON ANALİZİ Regresyon analizi genellikle kimyada deneysel verileri işlemek için kullanılır. Genel orta öğretim kurumlarının öğrencileri için atölye çalışması Mozyr "Beyaz Rüzgar" 2 0 1 4 UDC 51 (075.2) ББК 22.1я71 Л84 Referanslar: Pedagojik Bilimler Adayı, Metodoloji Bölümü Doçenti Federal Eğitim Ajansı Devlet Yüksek Mesleki Eğitim Eğitim Kurumu Don Eyalet Teknik Üniversitesi RUSYA FEDERASYONU EĞİTİM VE BİLİM BAKANLIĞI Federal Devlet Bütçeli Yüksek Mesleki Eğitim Eğitim Kurumu "ULUSAL ARAŞTIRMA TOMSK POLYTECHNICAL BELARUS CUMHURİYETİ SAĞLIK BAKANLIĞI KRONİK PANKREATİT VE PANKREAS ADENOKARSİNOMALARININ DİFERANSİYEL TANILARININ YÖNTEMİ KULLANIM YÖNTEMİ GELİŞTİRME KURUMLARI: DOĞRUSAL OLMAYAN İKİ BOYUTLU FİLTRASYON YÖNTEMİYLE GİRİŞİM BANLARININ FAZ KURTARILMASI KALMAN A.Ş. Zakharov Dinamik tahminde iki boyutlu ayrık doğrusal olmayan Kalman filtresinin özellikleri araştırılıyor. BİLİMSEL ESERLER KOLEKSİYONU NSTU. 28.4 (54) 37 44 UDC 59.24 DOĞRUSAL DİNAMİK AYRIK DURAĞAN NESNELERİN TANIMLANMASI SORUNUNUN ÇÖZÜMÜNE YÖNELİK PROGRAMLARIN KARMAŞIKLIĞI ÜZERİNE G.V. TROSHINA Bir dizi program V Uluslararası Bilimsel ve Teknik Okul-Konferansının Materyalleri, 3 Kasım 8 MOSKOVA GENÇ BİLİMCİLER 8, bölüm 4 VİDEOKODLAMA STANDARTLARINDA ENTERPOLASYON FİLTRELERİNİN KALİTESİNİN MIREA DEĞERLENDİRMESİ 8 D. B. POLYAKOV 1. Referans Şartları Gauss gürültüsü - 'gauss' Orijinal görüntü. Filtreleme prensibi. Medyanlar uzun süredir istatistikte kullanılmış ve örneklem ortalamalarının tahmininde örneklerin aritmetik ortalama değerlerine alternatif olarak incelenmiştir. Tek bir n için x 1, x 2, ..., x n sayısal dizisinin medyanı, bu dizinin artan (veya azalan) sırada sıralanmasıyla elde edilen dizinin ortalama üyesidir. n bile için, medyan genellikle sıralı dizinin iki aracının aritmetik ortalaması olarak tanımlanır. Medyan filtresi, sinyal dizisi üzerinde sırayla kayan ve her adımda filtre penceresine (diyafram) düşen öğelerden birini geri döndüren bir pencere filtresidir. Geçerli örnek k için 2n + 1 genişliğinde bir kayan medyan filtrenin çıkış sinyali yk, formüle uygun olarak giriş zaman serilerinden ..., xk -1, xk, xk +1, ... oluşturulur. : y k = orta (x k - n, x k - n + 1,…, x k -1, x k, x k +1,…, x k + n-1, x k + n), burada med (x 1,…, x m,…, x 2n + 1) = x n + 1, x m varyasyon serisinin elemanlarıdır, yani. xm değerlerinin artan düzeninde sıralanır: x 1 = min (x 1, x 2,…, x 2n + 1) ≤ x (2) ≤ x (3) ≤… ≤ x 2n + 1 = maks (x 1, x 2 ,…, X 2n + 1). Böylece medyan filtreleme, açıklığın ortasındaki numune değerlerini, filtre açıklığı içindeki orijinal numunelerin medyan değeri ile değiştirir. Uygulamada, veri işleme algoritmalarını basitleştirmek için, filtre açıklığı genellikle tek sayıda örnekle ayarlanır ve bu, aşağıdaki tartışmada ek açıklamalar olmadan kabul edilecektir.
Darbe ve nokta sesleri Modern ölçüm, hesaplama ve bilgi sistemlerinde verileri kaydederken, işlerken ve değiştirirken, sinyal akışları, yararlı sinyal s (tt 0) ve dalgalanma gürültüsü q (t)'ye ek olarak, kural olarak, darbe akışlarını içerir g (t) = d (tt k) düzenli veya kaotik bir yapıya sahip çeşitli yoğunluklarda: x (t) = s (t-t 0) + g (t) + q (t). Darbe gürültüsü, keyfi polarite ve kısa süreli büyük darbe dalgalanmaları tarafından sinyallerin bozulması anlamına gelir. Darbeli akışların ortaya çıkmasının nedeni, hem dış darbeli elektromanyetik parazit hem de sistemlerin kendi işleyişindeki parazit, arızalar ve parazit olabilir. İstatistiksel olarak dağıtılmış gürültünün toplamı ve yarı-belirleyici darbelerin akışı, birleşik bir girişimdir. Kombine parazitle başa çıkmanın radikal bir yöntemi, parazit önleyici kodların kullanılmasıdır. Ancak bu, veri alım ve iletim sistemlerinin hızında ve karmaşıklığında bir azalmaya yol açar. Bu tür koşullar altında sinyalleri temizlemek için basit ama oldukça etkili bir alternatif yöntem, sinyalleri x (t) işlemek için iki aşamalı bir algoritmadır; burada birinci aşamada gürültü darbeleri x (t) akışından elimine edilir ve ikinci aşamada, sinyal, istatistiksel gürültüden frekans filtreleri ile temizlenir. Darbe gürültüsünün etkisiyle bozulan sinyaller için, filtreleme probleminin kesin (matematiksel anlamda) formülasyonu ve çözümü yoktur. Yalnızca sezgisel algoritmalar bilinmektedir, bunlardan en kabul edilebilir olanı medyan filtreleme algoritmasıdır. q(t) gürültüsünün sıfır matematiksel beklenti ile istatistiksel bir süreç olduğunu, faydalı sinyal s(t-t 0)'nin bilinmeyen bir zaman pozisyonuna sahip olduğunu varsayalım t 0 Î ve gürültü darbelerinin akışı g(t) şu şekildedir: g (t) = e k a k g (t-t k), a k, akıştaki darbelerin genliğidir, t k, darbelerin bilinmeyen zamansal konumudur, e k = 1 p k olasılıkla ve e k = 0, 1-p k olasılıkla. Darbe gürültüsünün bu ayarı, Bernoulli akışına karşılık gelir. x (t) akışına uygulandığında, N numunelik bir pencere ile kayan medyan filtreleme (N tektir), medyan filtresi, filtre açıklığının en az yarısı aralıklı olan tek darbeleri tamamen ortadan kaldırır ve darbe sayısı eğer darbelerin sayısı ise darbe gürültüsünü bastırır. açıklık içinde (N-1) / 2'yi geçmez. Bu durumda, tüm girişim darbeleri için p k = p ile, girişim bastırma olasılığı / 3i / ifadesi ile belirlenebilir: R(p) = Şekil 1, medyan filtre tarafından darbe gürültüsünün bastırılması olasılığının hesaplamalarının sonuçlarını göstermektedir. P için<0.5 результаты статистического моделирования процесса показывают хорошее соответствие расчетным значениям. Для интенсивных импульсных шумовых потоков при p>0,5 medyan filtreleme etkisiz hale gelir çünkü bastırılmaz, güçlendirilir ve farklı bir yapıya sahip (rastgele bir süre ile) bir darbe akışına dönüştürülür. Hata olasılığı çok yüksek değilse, medyan filtreleme, yeterince küçük bir açıklığa sahip olsa bile, hata sayısını önemli ölçüde azaltacaktır. Filtre açıklığındaki bir artışla gürültü darbelerini ortadan kaldırma verimliliği artar, ancak aynı zamanda faydalı sinyalin bozulması da artabilir. Fark artı gürültü. Ek beyaz gürültü varlığında kenarların filtrelenmesini düşünün, yani filtre dizileri veya görüntüler, burada s, veya kenarın bir tarafında 0'a ve diğer tarafında h'ye eşit deterministik bir sinyaldir ve z, beyaz gürültünün rastgele değerleridir. Rastgele gürültü z değerlerinin normal N (0, s) yasasına göre dağıtıldığını varsayalım. Başlangıç olarak, tek boyutlu filtrelemeyi düşünün ve düşüşün i = 1 noktasında gerçekleştiğini, böylece i £ 0 için xi değerinin N (0, s) ve i≥1 için xi değerinin N ( h, s). İncirde. Şekil 2, medyanların ortalama değerlerinin bir dizisini ve N = 3'te h = 5 yüksekliğinde bir düşüşün yakınında hareketli bir ortalamayı gösterir. Hareketli ortalama değerleri, düşüşün bulaştığını gösteren eğimli bir çizgiyi takip eder. Medyan değerlerin matematiksel beklentisinin davranışı, hareketli ortalamadan çok daha az olmasına rağmen, bir miktar bulanıklık olduğunu da gösterir. Düşüşün yakınındaki N noktaları üzerinden ortalaması alınan kare-ortalama-kare hatasının (RMS) ölçüsünü kullanırsak ve h değerlerine bağlı olarak RMS değerlerini hesaplarsak, bunu düzeltmek kolaydır. h değerleri<2 СКО для скользящего среднего немного меньше, чем для медианы, но при h>3 Medyanın standart sapması, ortalamanın standart sapmasından önemli ölçüde daha azdır. Bu sonuç, hareketli medyanın, yüksek irtifa salınımları için hareketli ortalamadan önemli ölçüde daha iyi olduğunu göstermektedir. N = 5 açıklık için ve 3x3 ve 5x5 açıklıklarla 2D filtreleme için benzer sonuçlar elde edilebilir. Bu nedenle, küçük h için medyanın matematiksel beklentileri, karşılık gelen ortalamalar için matematiksel beklentilere yakındır, ancak büyük h için asimptotik olarak sınırlıdırlar. Bu, büyük h için (örneğin, h> 4) ortalama değeri 0 olan x değişkenlerinin (bu örnek için) ortalama h ile x değişkenlerinden keskin bir şekilde ayrılacağı gerçeğiyle açıklanır. Kullanılan doğruluk ölçüsü, yalnızca damla boyunca keskinliği karakterize edebilir ve damla boyunca filtrelenmiş görüntünün düzgünlüğü hakkında hiçbir şey söylemez. Kayan ortalama, kenar boyunca düzgün sinyaller üretirken, medyan filtresiyle işlendiğinde, uzatılmış kenarlar hafifçe pürüzlüdür. Wiener filtreleme Ters filtrelemenin gürültü bağışıklığı düşüktür, çünkü bu yöntem gözlenen görüntüdeki gürültüyü hesaba katmaz. Wiener filtresi, bozulma sisteminin transfer fonksiyonunun sıfırlarının neden olduğu gürültü ve tekilliklerin etkisine çok daha az duyarlıdır. sentezi sırasında, PSF tipi ile birlikte, görüntünün ve gürültünün spektral güç yoğunlukları hakkında bilgi kullanılır. Sinyalin spektral yoğunluğu şu oran ile belirlenir: otokorelasyon fonksiyonu nerede. Sinyalin karşılıklı spektral yoğunluğu şu oran ile belirlenir: çapraz korelasyon fonksiyonu nerede. Bir Wiener filtresi oluştururken, işlenen görüntünün özneden standart sapmasını en aza indirmek için problem ortaya çıkar: matematiksel beklenti nerede. Bu ifadeler dönüştürülerek, transfer fonksiyonu aşağıdaki ifade ile tanımlandığında minimuma ulaşıldığı gösterilebilir: Daha fazla analiz, oluşumu ifade ile açıklanan görüntünün restorasyonunun, restorasyon dönüştürücünün aşağıdaki OTF'si kullanılarak gerçekleştirilmesi gerektiğini göstermektedir: Görüntüde gürültü yoksa, gürültü fonksiyonunun spektral yoğunluğu 0'a eşittir ve Wiener filtresi olarak adlandırılan ifade geleneksel bir ters filtreye dönüşür. Orijinal görüntünün spektral güç yoğunluğunda bir azalma ile, Wiener filtresinin transfer fonksiyonu sıfır olma eğilimindedir. Bu, yüksek frekanslardaki görüntüler için tipiktir. Şekillendirme sisteminin transfer fonksiyonunun sıfırlarına karşılık gelen frekanslarda, Wiener filtresinin transfer fonksiyonu da sıfıra eşittir. Böylece yeniden yapılandırma filtresinin tekilliği sorunu çözülmüş olur. OPF Sosis Filtreleri Ters filtreler Pirinç. 3. Filtre örnekleri Görüntüleri filtreleme. Görüntülerin medyan filtrelemesi, görüntüdeki gürültünün doğası gereği dürtüsel olması ve sıfırlardan oluşan bir arka plana karşı sınırlı bir tepe kümesini temsil etmesi durumunda en etkilidir. Medyan filtresinin uygulanması sonucunda görüntülerdeki parlaklık değerlerindeki eğimler ve keskin düşüşler değişmez. Bu, özellikle ana hatların ana bilgileri taşıdığı görüntüler için çok kullanışlı bir özelliktir. Gürültülü görüntülerin medyan filtrelemesiyle, nesnelerin ana hatlarının yumuşatma derecesi doğrudan filtre açıklığının boyutuna ve maskenin şekline bağlıdır. Minimum açıklığa sahip maskelerin şekline ilişkin örnekler Şekil 4'te gösterilmiştir. Küçük açıklık boyutlarında, görüntünün zıt ayrıntıları daha iyi korunur, ancak darbe gürültüsü daha az ölçüde bastırılır. Geniş diyafram açıklığında ise tam tersi bir resim görülmektedir. Düzgünleştirme açıklığının şeklinin optimal seçimi, çözülmekte olan problemin özelliklerine ve nesnelerin şekline bağlıdır. Bu, görüntülerdeki farklılıkları (parlaklığın keskin kenarları) koruma görevi için özellikle önemlidir. Bir damlanın görüntüsü ile, belirli bir çizginin bir tarafındaki noktaların aynı değere sahip olduğu bir görüntüyü kastediyoruz. a, ve bu çizginin diğer tarafındaki tüm noktalar değerdir B, B¹ a... Filtre açıklığı orijine göre simetrikse, medyan filtresi herhangi bir kenar görüntüsünü korur. Bu, tüm tek örnek açıklıkları için yapılır, yani. orijini içermeyen açıklıklar (kare çerçeveler, halkalar) hariç. Bununla birlikte, kare çerçeveler ve halkalar, düşüşü yalnızca biraz değiştirecektir. Daha fazla düşünmeyi kolaylaştırmak için, kendimizi N = 3 olan N × N boyutunda kare maskeli bir filtre örneğiyle sınırlandırıyoruz. Kayan filtre, görüntü örneklerini soldan sağa ve yukarıdan aşağıya tararken, iki boyutlu girdi dizisi ayrıca soldan sağa yukarıdan aşağıya sıralı sayıda örnek (x (n)) olarak temsil edilir. Bu diziden, her bir geçerli noktada, filtre maskesi, w (n) dizisini, bu durumda, x (n) etrafında ortalanmış 3 × 3 penceresinden tüm öğeleri içeren bir W öğesi vektörü olarak çıkarır ve merkezi elemanın kendisi, sağlanmışsa maske türü: w(n) =. Bu durumda, x i değeri, 3 × 3 pencerenin tek boyutlu bir vektöre soldan sağa ve yukarıdan aşağıya eşlenmesine karşılık gelir. Bu vektörün öğeleri ve tek boyutlu medyan filtresi için ayrıca değerlerinin artan veya azalan sırasına göre bir dizi halinde sıralanabilir: r(n) =, medyan değeri y (n) = med (r (n)) belirlenir ve maskenin merkez okuması medyan değeri ile değiştirilir. Maske tipine göre 8. sıra numarasında merkezi örnek yer almıyorsa, ortanca değer 9. sıranın iki merkezi örneğinin ortalaması şeklindedir. Yukarıdaki ifadeler, son dizilerde ve görüntülerde bitiş ve sınır noktalarına yakın çıkış sinyalinin nasıl bulunacağını açıklamamaktadır. Basit bir püf noktası, yalnızca görüntüdeki diyafram açıklığına düşen noktaların medyanını bulmaktır. Bu nedenle, sınırlara yakın olan noktalar için medyanlar daha az sayıda nokta esas alınarak belirlenecektir. Medyan filtreleme, maskedeki merkezi referansın üstündeki ve solundaki değerlerin (bu durumda, Şekil 9'da x 1 (n) -x 4 (n) olduğu) özyinelemeli bir versiyonda da gerçekleştirilebilir. 8. satırda, önceki döngü değerlerinde önceden hesaplanmış olanlarla değiştirilir y 1 (n) -y 4 (n). İşleme sonuçları Orijinal görüntünün üzerine gürültü bindirme Gauss Tuzu ve Kağıt Beneği Medyan filtresi tarafından işlemenin sonucu MedFilter_Gaussian MedFilter_Tuz ve Kağıt MedFilter_Speckle Wiener filtresi tarafından işlemenin sonucu WinFilter_Gaussian WinFilter_ Tuz ve Kağıt WinFilter_ Benek Filtrelenmiş görüntülerin orijinalden ortalama karekök sapmasını hesaplamanın sonucu. ÇIKTI Grafik, medyan filtresinin, numunelerin (CKOSaPeMed) tek darbeli gürültüyü ve rastgele gürültü emisyonlarını iyi bir şekilde bastırdığını ve grafik, bunun, bu tür gürültüyü ortadan kaldırmak için en iyi yöntem olduğunu göstermektedir. Wiener filtresi (CKOSaPeWin), medyan filtresinin aksine, görüntünün gürültü faktöründe bir artış ile orijinalden birkaç kez çıkarıldı. Medyan filtresi durumunda beyaz ve Gauss gürültüsünün bastırılması, Wiener filtresinden (CKOGausWin, CKOSpecWin) daha az etkilidir (CKOGausMed, CKOSpecMed). Dalgalanma gürültüsünü filtrelerken de zayıf verimlilik gözlenir. Medial filtre penceresinin boyutunu artırdığınızda görüntü bulanıklaşır. bibliyografya 1. Renkli görüntülerin dijital olarak işlenmesi. Shlikht G.Yu. M., EKOM Yayınevi, 2007 .-- 336 s. 2.http: //prodav.narod.ru/dsp/index.html 3. Sayısal görüntü işlemeye giriş. Yaroslavsky L.P. M.: Sov. radyo, 2007 .-- 312 s. 4.http: //matlab.exponenta.ru/ 5. MATLAB ortamında sayısal görüntü işleme. R. Gonzalez, R. Woods, S. Eddins, Moskova: Technosphere, 2006. 6.http: //www.chipinfo.ru/literature/chipnews/199908/29.html 1. İş Tanımı ................................................................. ................................................. 2 2. Teknik özelliklerin analizi ................................................................ ....... 3 2.1. Medyan filtre. Medyan filtreleme .................... 4 2.1.1 Medyan filtrelerin avantajları ve dezavantajları ................................ 6 2.2 Filtreleme prensibi ................................................................. ...................... 7 2.3 İstatistiksel gürültünün bastırılması ................................................. 8 2.4 Darbe ve nokta gürültüsü .................................................. ... dokuz 2.5 Fark artı gürültü .................................................. ................................ on bir 2.6 Wiener filtreleme ................................................................. ................................ 13 2.7. Görüntüleri filtreleme ................................................................ ......... 15 2.7.1 Uyarlamalı filtrelemeyi kullanma ................................. 17 2.7.2 Medyan filtrelemeyi kullanma ................................. 17 3. YARDIMCI FONKSİYONLARIN TASARLANMASI MATLAB. on sekiz 3.1. Bir görüntüyü okumak ve bir kopyasını çıkarmak ... 18 3.2. Orijinal görüntünün bir kopyasına parazit ekleme ..................... 18 3.3. Bir medyan filtresi kullanarak gürültülü bir kopyanın işlenmesi. on sekiz 3.4. Wiener Filtresi Kullanarak Gürültülü Bir Kopyanın İşlenmesi ... 20 3.5. Filtrelenmiş görüntü ile orijinal arasındaki standart sapmanın hesaplanması. 21 4.İşlemenin sonuçları ................................................................. ....................... 23 Bibliyografya ................................................ . ................................26 1. Referans Şartları Medyan ve ortalama filtrelerin verimliliğinin karşılaştırılması 1. Orijinal görüntünün bir kopyasını oluşturun. 2. Orijinal görüntünün kopyasına parazit ekleyin. Gauss gürültüsü - 'gauss' Darbe gürültüsü - 'tuz ve karabiber' Çarpımsal gürültü - 'benek' 4. Gürültülü kopyalardan birini bir filtre ile işleyin. 5. Diğer kopyayı filtre 2 ile işleyin. 7. Filtrelenmiş görüntünün RMS'sinin gürültü parametresine bağımlılığının grafiklerini oluşturun (farklı filtreler için aynı eksenlerde). Orijinal görüntü. 2. Teknik özelliklerin analizi Medyan filtreleri genellikle pratikte dijital verileri ön işleme aracı olarak kullanılır. Filtrelerin belirli bir özelliği, filtre penceresindeki (açıklık) bir sayı dizisinin monoton olmayan bir bileşeni olan ve komşu örneklerin arka planında keskin bir şekilde öne çıkan dizi elemanlarına göre belirgin seçicilikleridir. Aynı zamanda, medyan filtresi dizinin monotonik bileşenini etkilemez ve onu değiştirmeden bırakır. Bu özellik sayesinde, optimal olarak seçilen bir diyafram açıklığındaki medyan filtreleri, örneğin nesnelerin keskin kenarlarını bozulma olmadan koruyabilir, ilişkisiz veya zayıf korelasyonlu gürültüyü ve küçük boyutlu ayrıntıları etkili bir şekilde bastırabilir. Bu özellik, veri kümelerindeki anormal değerleri ortadan kaldırmak, aykırı değerleri ve darbe gürültüsünü azaltmak için medyan filtreleme uygulamanıza olanak tanır. Medyan filtrenin karakteristik bir özelliği, doğrusal olmamasıdır. Çoğu durumda, doğrusal işleme prosedürleri, gerçek sinyallerde durum böyle olmayabilen, düzgün veya Gauss gürültü dağılımı ile optimal olduğundan, bir medyan filtresinin kullanımının doğrusal filtrelerden daha etkili olduğu ortaya çıkar. Sinyal değerlerinin eğimlerinin, toplamsal beyaz gürültünün varyansına kıyasla büyük olduğu durumlarda, medyan filtresi, optimal doğrusal filtrelere kıyasla ortalama kare hatasının daha düşük bir değerini verir. Medyan filtresi, özellikle görüntü işleme, akustik sinyaller, kod sinyallerinin iletimi vb. sırasında darbe gürültüsünden gelen sinyalleri temizlerken etkilidir. Bununla birlikte, çeşitli tiplerdeki sinyalleri filtrelemenin bir aracı olarak medyan filtrelerinin özelliklerinin ayrıntılı çalışmaları oldukça nadirdir. Medyan filtre. Medyan filtreleme Şu anda dijital sinyal işleme yöntemleri televizyon, radyo mühendisliği, iletişim sistemleri, kontrol ve izlemede yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tür işlemede en yaygın işlemlerden biri dijital sinyal filtrelemedir. Medyan filtreleme, Tukey tarafından ekonomik araştırmalarda bulunan bir zaman serisi yumuşatma aracı olarak önerildi ve daha sonra görüntü işleme, konuşma sinyalleri vb. Medya filtresi, gürültüyü azaltmak için dijital sinyal ve görüntü işlemede yaygın olarak kullanılan bir tür dijital filtredir. Medyan filtresi, doğrusal olmayan bir FIR filtresidir. Filtre penceresi içindeki örnek değerler artan (azalan) düzende sıralanır; ve sıralı listenin ortasındaki değer filtreye gönderilir. Penceredeki örnek sayısı çift ise, filtrenin çıktısı, sıralı listenin ortasındaki iki örneğin ortalamasıdır. Pencere filtrelenmiş sinyal boyunca hareket eder ve hesaplamalar tekrarlanır. Medyan filtreleme, darbe gürültüsüne maruz kalan sinyallerin işlenmesi için etkili bir prosedürdür. Medyan filtreleme. Medyan filtreleme, açıklığın ortasındaki numune değerlerini, filtre açıklığı içindeki orijinal numunelerin medyan değeriyle değiştirir. Uygulamada, veri işleme algoritmalarını basitleştirmek için, filtre açıklığı genellikle tek sayıda örnekle ayarlanır ve bu, aşağıdaki tartışmada ek açıklamalar olmadan kabul edilecektir. Medyan filtreleme, belirli sayıda sinyal örneğini içeren kayan bir pencerede örneklerin yerel olarak işlenmesi için bir prosedür olarak uygulanır. Pencerenin her konumu için, içinde seçilen örnekler artan veya azalan değer sırasına göre sıralanır. Sıralanmış listedeki konumundaki rapor ortalamasına, dikkate alınan örnek grubunun medyanı denir. Bu örnek, sinyal işleme penceresindeki merkez örneğin yerini alır. Bu nedenle medyan filtresi, genlik değerlerinden bağımsız olarak anormal noktaları ve tepe noktalarını medyan değeriyle değiştiren lineer olmayan filtrelerden biridir ve tanımı gereği kararlıdır, sonsuz büyüklükteki örnekleri bile iptal edebilir. Medyan filtreleme algoritması, açıklık içindeki sayı dizisinin monotonik olmayan bir bileşenine sahip dizi elemanlarına karşı belirgin bir seçiciliğe sahiptir ve en etkili şekilde, sıralı listenin kenarlarına düşen negatif ve pozitif sinyallerden tek aykırı değerleri hariç tutar. Listedeki sıralama dikkate alındığında, medyan filtreleri, uzunluğu pencerenin yarısından daha az olan gürültü ve paraziti bastırmada iyidir. Kararlı nokta, medyan filtreleme ile değişmeyen bir dizi (tek boyutlu durumda) veya bir dizidir (iki boyutlu durumda). Tek boyutlu durumda, medyan filtrelerinin kararlı noktaları, medyan filtrenin değişmeden bıraktığı "yerel olarak monoton" dizilerdir. Bunun istisnası, bazı periyodik ikili dizilerdir.
- 5, 7 veya 9 değer kullanarak filtreleme (en çok kullanılan),
- 11 veya daha fazla değer kullanarak filtreleyin.
- 3'ten fazla değer kullanarak filtreleyin.3 medyan filtresi
uint16_t orta_3 (uint16_t a, uint16_t b, uint16_t c)
{
uint16_t orta;
orta = (b<= c) ? b: c;
}
Başka (
eğer ((b<= a) && (b <= c)){
orta = (bir<= c) ? a: c;
}
Başka (
orta = (bir<= b) ? a: b;
}
}
}Medyan filtre> 3
#define NULL 0
#define STOPPER 0 / * Herhangi bir veriden daha küçük * /
#define MEDIAN_FILTER_SIZE 5
{
yapı çifti * nokta; / * Sıralanmış sırada bağlantılı liste oluşturan işaretçiler * /
uint16_t değeri; / * Sıralanacak değerler * /
};
statik yapı çifti arabelleği = (0);
/ * Döngüsel veri arabelleğine işaretçi * /
statik yapı çifti * veri noktası = arabellek;
/ * Zincir durdurucu * /
statik yapı çifti küçük = (NULL, STOPPER);
/ * Bağlantılı listenin başına (en büyük) işaretçi. * /
statik yapı çifti büyük = (& küçük, 0);
yapı çifti * ardıl;
/ * Sıralanan listeyi aşağı taramak için kullanılan işaretçi * /
yapı çifti * tarama;
/ * Önceki tarama değeri * /
yapı çifti * tarama;
/ * Medyan için işaretçi * /
yapı çifti * medyan;
uint16_t ben;
veri = DURDURUCU + 1; / * Stopere izin verilmez. * /
}
veri noktası = arabellek; / * İşaretçideki verileri artırın ve sarın. * /
}
halef = veri noktası-> nokta; / * İşaretçiyi eski değerin ardılına kaydet * /
medyan = / * Medyan zincirde ilk başta gelir * /
scanold = BOŞ; / * Scanold başlangıçta boş. * /
scan = / * Zincirdeki ilk (en büyük) veriyi işaret eder * /
if (tarama-> nokta == veri noktası) (
tarama-> nokta = ardıl;
}
tarama = tarama-> nokta; / * aşağı inen zincir * /
için (i = 0; ben< MEDIAN_FILTER_SIZE; ++i){
/ * Zincirdeki tek sayılı öğeyi işle * /
if (tarama-> nokta == veri noktası) (
tarama-> nokta = ardıl; / * Eski veriyi zincirleyin. * /
}
datpoint-> nokta = scanold-> nokta; / * Buraya zincirle. * /
scanold-> nokta = veri noktası; / * Zincirlenmiş olarak işaretleyin. * /
veri = DURDURUCU;
};
medyan = medyan-> nokta; / * Adım medyan işaretçisi. * /
if (tarama == & küçük) (
kırmak; / * Zincirin sonunda kırılma * /
}
scanold = tarama; / * Bu işaretçiyi kaydedin ve * /
tarama = tarama-> nokta; / * aşağı inen zincir * /
if (tarama-> nokta == veri noktası) (
tarama-> nokta = ardıl;
}
datpoint-> nokta = scanold-> nokta;
scanold-> nokta = veri noktası;
veri = DURDURUCU;
}
kırmak;
}
tarama = tarama-> nokta;
}
} Sıralamaya dayalı medyan filtreleme
if (ADC_Buffer_Full) (
uint_fast16_t filtrelenmiş_cnts;
memcpy (adc_copy, ADC_Counts, sizeof (adc_copy));
shell_sort (adc_copy, MEDIAN_FILTER_SIZE);
filtered_cnts = adc_copy [(MEDIAN_FILTER_SIZE - 1U) / 2U];
...Çözüm
Pirinç. 16.1.1.
Pirinç. 16.1.2.
Pirinç. 16.1.3.
Pirinç. 16.1.4.
Transcript
pm (1-p) N-s.
, (14)
4
Taramalı Atomik Kuvvet Mikroskobu Laboratuvar raporu şunları içermelidir:
Havai iletişim ağı desteklerinin raflarının seçimi
AC katener tasarımı ve hesaplanması
Mikroişlemci sistemlerinin geliştirilmesi Mikroişlemci sistemlerinin tasarım aşamaları
mcs51 ailesinin mikrodenetleyicileri