Moving Average Gauß Filter

Die Bildfilterung kann je nach Effekt in zwei Gruppierungen gruppiert werden: Tiefpassfilter (Glättung) Tiefpassfilterung (aka Glättung) wird eingesetzt, um ein räumliches Frequenzrauschen aus einem digitalen Bild zu entfernen. Die Tiefpaßfilter verwenden gewöhnlich einen bewegten Fensteroperator, der ein Pixel des Bildes zu einem Zeitpunkt beeinflußt und seinen Wert durch irgendeine Funktion eines lokalen Bereichs (Fensters) von Pixeln ändert. Der Bediener bewegt sich über das Bild, um alle Pixel im Bild zu beeinflussen. Hochpassfilter (Kantenerkennung, Schärfen) Ein Hochpassfilter kann verwendet werden, um ein Bild schärfer zu machen. Diese Filter betonen feine Details im Bild - das Gegenteil des Tiefpaßfilters. Hochpass-Filter funktioniert in der gleichen Weise wie Tiefpass-Filterung verwendet es nur einen anderen Faltungs-Kernel. Beim Filtern eines Bildes wird jedes Pixel von seinen Nachbarn beeinflusst, und der Nettoeffekt der Filterung verschiebt Informationen um das Bild herum. In diesem Kapitel, verwenden Sie dieses Bild: Bogotobogo Website-Suche: Bogotobogo Website-Suche: Mittlere Filterung ist einfach zu implementieren. Es wird als ein Verfahren zum Glätten von Bildern verwendet, wodurch der Betrag der Intensitätsänderung zwischen einem Pixel und dem nächsten verringert wird, was das Reduzieren von Rauschen in Bildern verursacht. Die Idee der mittleren Filterung ist einfach, jeden Pixelwert in einem Bild mit dem mittleren (durchschnittlichen) Wert seiner Nachbarn zu ersetzen, einschließlich selbst. Dies hat die Wirkung, Pixelwerte zu eliminieren, die ihrer Umgebung nicht repräsentativ sind. Die mittlere Filterung wird üblicherweise als Faltungsfilter betrachtet. Wie andere Windungen basiert es um einen Kern, der die Form und Größe der Nachbarschaft darstellt, die bei der Berechnung des Mittelwerts abgetastet werden soll. Oft wird ein 3-facher 3-Quadrat-Kernel verwendet, wie unten gezeigt: Der mf ist der mittlere Filter: Der Filter2 () ist definiert als: Y filter2 (h, X) filtert die Daten in X mit dem zweidimensionalen FIR-Filter in der Matrix h. Es berechnet das Ergebnis, Y, mit zweidimensionaler Korrelation und gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück, der die gleiche Größe wie X hat. Er gibt den durch den Formparameter angegebenen Teil von Y zurück. Form ist ein String mit einem dieser Werte: voll. Gibt die volle zweidimensionale Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y größer als X. gleich. (Default) Gibt den zentralen Teil der Korrelation zurück. In diesem Fall ist Y die gleiche Größe wie X. gültig. Gibt nur die Teile der Korrelation zurück, die ohne nullgepolsterte Kanten berechnet werden. In diesem Fall ist Y kleiner als X. Nun wollen wir den im vorigen Abschnitt definierten Kernel mit filter2 () anwenden: Wir können sehen, dass das gefilterte Bild (rechts) im Vergleich zum ursprünglichen Eingang (links) . Wie bereits erwähnt, kann das Tiefpassfilter verwendet werden. Lass es testen Zuerst, um die Eingabe ein wenig schmutzig zu machen, spritzen wir etwas Pfeffer und Salz auf das Bild und wenden dann den mittleren Filter an: Es hat eine gewisse Wirkung auf das Salz - und Pfeffergeräusch, aber nicht viel. Es hat sie nur verschwommen gemacht. Wie wäre es mit dem Versuch, die Matlabs eingebaute Median Filter Bogotobogo Website Suche: Bogotobogo Website Suche: Median Filter - medfilt2 () Hier ist das Skript: Viel besser. Anders als der vorherige Filter, der gerade Mittelwert verwendet, dieses Mal haben wir Median verwendet. Median-Filterung ist eine nichtlineare Operation, die häufig in der Bildverarbeitung verwendet wird, um Salz - und Pfeffergeräusche zu reduzieren. Beachten Sie auch, dass das medfilt2 () 2-D-Filter ist, also funktioniert es nur für Graustufenbild. Für Lärm entfernen für RGB-Bild, gehen Sie bitte bis zum Ende dieses Kapitels: Entfernen von Rauschen im RGB-Bild. Matlab bietet eine Methode zur Erstellung eines vordefinierten 2-D-Filters. Sein fspecial (): h fspecial (Typ) erzeugt einen zweidimensionalen Filter h des angegebenen Typs. Es gibt h als Korrelationskernel zurück, welches die entsprechende Form ist, um mit imfilter () zu verwenden. Der Typ ist ein String mit einem dieser Werte: Matlab Bild - und Videobearbeitung OpenCV 3 - Bild Videoverarbeitung OpenCV 3 Bild - und Videoverarbeitung mit PythonDer Wissenschaftler und Ingenieur Leitfaden zur digitalen Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 24: Lineare Bildverarbeitung Faltung durch Trennbarkeit Dies ist eine Technik für eine schnelle Faltung, solange die PSF trennbar ist. Ein PSF soll trennbar sein, wenn es in zwei eindimensionale Signale gebrochen werden kann: eine vertikale und eine horizontale Projektion. Abbildung 24-5 zeigt ein Beispiel für ein trennbares Bild, das Quadrat PSF. Insbesondere ist der Wert jedes Pixels in dem Bild gleich dem entsprechenden Punkt in der horizontalen Projektion multipliziert mit dem entsprechenden Punkt in der vertikalen Projektion. In mathematischer Form: wobei x r, c das zweidimensionale Bild und vert r amp horz c die eindimensionalen Projektionen sind. Offensichtlich erfüllen die meisten Bilder diese Anforderung nicht. Zum Beispiel ist die Pillbox nicht trennbar. Es gibt jedoch eine unendliche Anzahl von trennbaren Bildern. Dies kann durch die Erzeugung beliebiger horizontaler und vertikaler Projektionen verstanden werden und das Bild, das ihnen entspricht, finden. Zum Beispiel, Fig. 24-6 veranschaulicht dies mit Profilen, die doppelseitige Exponentiale sind. Das Bild, das diesen Profilen entspricht, wird dann aus Gl. 24-1 Wenn es angezeigt wird, erscheint das Bild als Diamantform, die exponentiell auf Null abfällt, wenn der Abstand vom Ursprung zunimmt. Bei den meisten Bildverarbeitungsaufgaben ist das ideale PSF kreisförmig symmetrisch. Wie die Pillbox. Obwohl digitalisierte Bilder in der Regel im rechtwinkligen Format von Zeilen und Spalten gespeichert und verarbeitet werden, ist es wünschenswert, das Bild in allen Richtungen gleich zu modifizieren. Das wirft die Frage auf: Gibt es eine PSF, die kreisförmig symmetrisch und trennbar ist. Die Antwort lautet ja, aber es gibt nur einen, den Gaußschen. Wie in Fig. 24-7, ein zweidimensionales Gaußsche Bild hat Projektionen, die auch Gaußer sind. Das Bild und die Projektion Gaussians haben die gleiche Standardabweichung. Um ein Bild mit einem trennbaren Filterkern zu falten, fliegen Sie jede Zeile im Bild mit der horizontalen Projektion. Was zu einem Zwischenbild führt. Als nächstes falten Sie jede Spalte dieses Zwischenbildes mit der vertikalen Projektion des PSF. Das resultierende Bild ist identisch mit der direkten Faltung des Originalbildes und des Filterkerns. Wenn Sie mögen, falten Sie die Spalten zuerst und dann die Zeilen das Ergebnis ist das gleiche. Die Faltung eines N-mal-N-Bildes mit einem M-mal-M-Filterkern erfordert eine Zeit proportional zu N 2 M 2. Mit anderen Worten, jedes Pixel im Ausgangsbild hängt von allen Pixeln im Filterkern ab. Im Vergleich dazu erfordert die Faltung durch Trennbarkeit nur eine Zeit proportional zu N 2 M. Für Filterkern, die Hunderte von Pixeln breit sind, reduziert diese Technik die Ausführungszeit um einen Faktor von Hunderten. Die Dinge können noch besser werden. Wenn Sie bereit sind, eine rechteckige PSF (Abb. 24-5) oder eine doppelseitige exponentielle PSF zu verwenden (Abb. 24-6), sind die Berechnungen noch effizienter. Denn die eindimensionalen Windungen sind der gleitende Mittelfilter (Kapitel 15) und der bidirektionale Einpolfilter (Kapitel 19). Beide dieser eindimensionalen Filter können schnell durch Rekursion durchgeführt werden. Dies führt zu einer Bildfaltungszeit proportional zu nur N 2. völlig unabhängig von der Größe des PSF. Mit anderen Worten, ein Bild kann mit einer so großen PSF wie nötig gefaltet werden, mit nur wenigen ganzzahligen Operationen pro Pixel. Zum Beispiel erfordert die Faltung eines 512times512 Bildes nur ein paar hundert Millisekunden auf einem Personal Computer. Das ist schnell Dont wie die Form dieser beiden Filterkerne Convolve das Bild mit einem von ihnen mehrmals, um eine Gaußsche PSF (garantiert durch den Central Limit Theorem, Kapitel 7) zu approximieren. Das sind große Algorithmen, die in der Lage sind, den Erfolg von den Klauen des Versagens zu erobern. Sie sind gut lohnt sich zu erinnern. Moving Durchschnitte glätten den Lärm der Preis Datenströme auf Kosten der Verzögerung (Verzögerung) In den alten Tagen konnten Sie Geschwindigkeit, auf Kosten der reduzierten Glättung In den alten Tagen konnte man nur Ihre Glättung an Die Kosten von Lag Denken Sie, wie viele Stunden Sie verschwendet versuchen, um Ihre Mittel schnell und glatt Remember, wie ärgerlich ist es zu sehen, zunehmende Geschwindigkeit verursacht erhöhte Lärm Denken Sie daran, wie Sie wünschten niedrige Verzögerung und niedrige Geräusche Müde zu arbeiten, wie Sie Ihren Kuchen haben UND Essen Sie es nicht verzweifeln, jetzt haben sich die Dinge verändert, können Sie Ihren Kuchen haben und Sie können es essen Precision Lagless Durchschnitt im Vergleich zu anderen fortgeschrittenen Filter-Modelle Von den grundlegenden Industriestandard Durchschnitt (Filter) der gewichteten gleitenden Durchschnitt ist schneller als die exponentielle, aber tut Keine gute Glättung, im Gegensatz dazu die exponentielle hat hervorragende Glättung, aber riesige Mengen an Verzögerung (Lag). Moderne quothigh techquot Filter, obwohl die Verbesserung der alten Grundmodelle, haben inhärente Schwächen. Einige davon werden im Jurik-JMA-Filter beobachtet und die schlimmsten dieser Schwächen sind Überschwingen. Jurik Forschung offen zugeben, um mit einem minimalen Überschwingen, die dazu neigt, irgendeine Form von prädiktiven Algorithmus anzugeben, der seinen Code arbeitet. Denken Sie daran, dass Filter beabsichtigt sind zu beobachten, was jetzt und in der Vergangenheit geschieht. Vorhersage, was als nächstes passieren wird, ist eine illegale Funktion im Werkzeugkoffer von Precision Trading Systems, die Daten werden nur geglättet und verzögert. Oder man könnte sagen, Trends werden genau gefolgt, anstatt zu sagen, welcher Weg weiter zu gehen, wie es bei diesen illegalen Filteralgorithmen der Fall ist. Der Präzisions-Lagless-Durchschnitt versucht nicht, den nächsten Preiswert vorherzusagen. Der Hull-Durchschnitt wird von vielen behauptet, so schnell und glatt wie die JMA von Jurik Forschung, es hat eine gute Geschwindigkeit und niedrige Verzögerung. Das Problem mit der Formel, die im Rumpf-Durchschnitt verwendet wird, ist, dass es sehr einfach ist und führt zu Preisverzerrungen, die eine schlechte Genauigkeit haben, die durch Gewichtung zu stark (x 2) auf die aktuellsten Daten (Boden (Länge 2)) und dann Subtraktion der alten verursacht wird Daten, die zu schweren Überschreitungsproblemen führen, die in manchen Fällen viele Standardabweichungen von den tatsächlichen Werten entfernt sind. Der Präzisions-Lagless-Durchschnitt hat ein ZERO-Überschwingen. Das folgende Diagramm zeigt die immense Geschwindigkeitsdifferenz auf einem 30-Perioden-PLA und 30 Perioden-Rumpf-Durchschnitt. Die PLA war vier Takte vor dem Hull-Durchschnitt auf beiden Hauptdrehpunkten, die auf dem 5-Minuten-Chart der FT-SE100 Future (das ist ein 14 Unterschied in Lag). Wenn Sie die Durchschnittswerte an den Wendepunkten gehandelt haben, um in diesem Beispiel den Schlusskurs zu beenden, signalisierte PLA bei 3.977,5 und Hull war eine Kleinigkeit später bei 3.937, knapp 40,5 Punkte oder monetär 405 pro Vertrag. Das lange Signal auf PLA lag bei 3936 im Vergleich zu Hulls 3.956,5, was einer Kostenersparnis von 205 pro Vertrag mit dem PLA-Signal entspricht. Ist es ein Vogel. Ist es ein Flugzeug. Nein, die Präzisions-Lagless-Durchschnittsfilter wie der VIDAYA-Durchschnitt von Tuscar Chande, die die Flüchtigkeit verwenden, um ihre Längen zu verändern, haben eine andere Art von Formel, die ihre Länge ändert, aber dieser Vorgang wird nicht mit irgendeiner Logik ausgeführt. Während sie manchmal sehr gut arbeiten können, kann dies auch zu einem Filter führen, der sowohl Verzögerung als auch Überschwingen erleiden kann. Der Zeitreihen-Durchschnitt, der in der Tat ein sehr schneller Durchschnitt ist, könnte auch umbenannt werden, um die quadratische Überschreitung dieser Ungenauigkeit zu machen, macht es für eine ernsthafte Bewertung von Daten für den Handel nicht nutzbar. Der Kalman-Filter verzögert sich häufig zurück oder überschreitet Preisarrays aufgrund seiner über eifrigen Algorithmen. Andere Filter Faktoren in Preis Impuls zu versuchen, vorherzusagen, was in der nächsten Preisintervall passieren wird, und dies ist auch eine fehlerhafte Strategie, da sie überschwemmen, wenn hohe Impulsablesung umgekehrt, so dass der Filter hoch und trocken und Meilen entfernt von der tatsächlichen Preis Aktivität . Der Präzisions-Lagless-Durchschnitt verwendet eine reine und einfache Logik, um den nächsten Ausgangswert zu bestimmen. Viele ausgezeichnete Mathematiker haben versucht und versäumt, verzögerte Durchschnitte zu schaffen, und im Allgemeinen ist die Vernunft ihre extreme Mathematik Intellekt ist nicht durch ein hohes Maß an commonsense Logik gesichert. Precision Lagless Average (PLA) ist aus rein logischen Grundalgorithmen aufgebaut, die viele verschiedene Werte untersuchen, die in Arrays gespeichert sind und wählt, welchen Wert an die Ausgabe senden soll. PLAs überlegene Geschwindigkeit, Glättung und Genauigkeit machen es zu einem hervorragenden Trading-Tool für Aktien, Futures, Forex, Anleihen etc. Und wie bei allen Produkten von Precision Trading-Systeme entwickelt, ist das zugrunde liegende Thema das gleiche. Geschrieben für Händler, DURCH EINEN TRADER. PLA Länge 14 und 50 auf E-Mini Nasdaq Zukunft