تحريك متوسط إيماج

مين فيلتر الأسماء الشائعة: مين فيلترينغ، سموثينغ، أفيراجينغ، بوكس ​​فيلترينغ وصف موجز يعني تصفية هو بسيطة، بديهية وسهلة لتنفيذ طريقة تمهيد الصور، أي الحد من مقدار الاختلاف كثافة بين بكسل واحد والقادم. وغالبا ما تستخدم للحد من الضوضاء في الصور. كيف يعمل فكرة تصفية يعني ببساطة لاستبدال كل قيمة بكسل في صورة مع متوسط ​​(متوسط) قيمة جيرانها، بما في ذلك نفسها. هذا له تأثير القضاء على قيم بكسل التي هي غير ممثلة لمحيطها. وعادة ما يعتقد أن تصفية المرشح هو مرشح التفاف. مثل غيرها من التحليلات أنها تقوم حول نواة. والتي تمثل شكل وحجم الحي الذي يجب أخذ عينات منه عند حساب المتوسط. في كثير من الأحيان يتم استخدام نواة مربع 32153، كما هو مبين في الشكل 1، على الرغم من أن حبات أكبر (على سبيل المثال 52155 المربعات) يمكن استخدامها لتلطيف أكثر شدة. (لاحظ أن نواة صغيرة يمكن تطبيقها أكثر من مرة من أجل إنتاج تأثير مماثل ولكن ليس متطابقة كما تمريرة واحدة مع نواة كبيرة). الشكل 1 32153 متوسط ​​نواة غالبا ما تستخدم في تصفية يعني حساب التلازم المباشر للصورة مع هذه النواة تنفذ عملية الترشيح المتوسطة. إرشادات الاستخدام يستخدم الترشيح المتوسط ​​كطريقة بسيطة للحد من الضوضاء في الصورة. نوضح المرشح باستخدام يظهر الأصلي تالف من الضوضاء غاوس بمتوسط ​​صفر والانحراف المعياري () من 8. يبين تأثير تطبيق عامل تصفية 32153 يعني. لاحظ أن الضوضاء أقل وضوحا، ولكن الصورة قد خففت. إذا قمنا بزيادة حجم المرشح المتوسط ​​إلى 52155، نحصل على صورة ذات ضجيج أقل وتفاصيل أقل ترددا عالي، كما هو مبين في الصورة نفسها الأكثر تضررا من الضوضاء الغوسية (بمتوسط ​​صفر و 13) في نتيجة لتصفية المتوسطة مع نواة 32153. يتم تقديم مهمة أكثر صعوبة من خلال يظهر تأثير تمهيد الصورة صاخبة مع مرشح 32153 يعني. وبما أن قيم البكسل للضوضاء غالبا ما تكون مختلفة جدا عن القيم المحيطة، فإنها تميل إلى تشويه متوسط ​​البكسل المحسوب بواسطة المرشح المتوسط. استخدام مرشح 52155 بدلا يعطي هذه النتيجة ليست تحسنا كبيرا في الحد من الضوضاء، وعلاوة على ذلك، فإن الصورة الآن غير واضحة جدا. وتوضح هذه الأمثلة المشكلتين الرئيسيتين مع تصفية المتوسطة، وهما: بكسل واحد مع قيمة غير تمثيلية جدا يمكن أن تؤثر بشكل كبير على القيمة المتوسطة لجميع وحدات البكسل في حيها. عندما يمتد حي الفلتر إلى حافة، سيقوم المرشح باستكمال قيم جديدة للبكسل على الحافة، وبالتالي سيؤدي إلى تعتيم تلك الحافة. قد يكون هذا مشكلة إذا كانت مطلوبة حواف حادة في الإخراج. كل من هذه المشاكل يتم معالجتها بواسطة المرشح الوسيط. والتي غالبا ما تكون مرشحا أفضل للحد من الضوضاء من المرشح المتوسط، ولكن يستغرق وقتا أطول لحساب. وبشكل عام، يعمل المرشح المتوسط ​​كمرشاح تردد لوباس، وبالتالي، يقلل من مشتقات شدة المكانية الموجودة في الصورة. لقد رأينا بالفعل هذا التأثير بمثابة تخفيف من ملامح الوجه في المثال أعلاه. الآن النظر في الصورة التي تصور مشهد يحتوي على مجموعة واسعة من الترددات المكانية المختلفة. بعد تمهيد مرة واحدة مع مرشح 32153 يعني نحصل على إشعار بأن معلومات التردد المكاني منخفضة في الخلفية لم تتأثر بشكل كبير من قبل التصفية، ولكن حواف (مرة واحدة هش) من المقدمة المقدمة تم تمهيد بشكل ملحوظ. بعد التصفية مع فلتر 72157، نحصل على توضيح أكثر دراماتيكية لهذه الظاهرة في مقارنة هذه النتيجة التي تم الحصول عليها عن طريق تمرير مرشح 32153 على الصورة الأصلية ثلاث مرات في الاختلافات المتغيرات المشتركة على مرشح التمهيد يعني مناقشتها هنا تشمل عتبة المتوسط ​​حيث يتم تطبيق التجانس رهنا بشرط تغيير قيمة بيكسل المركزية فقط إذا كان الفرق بين قيمته الأصلية ومتوسط ​​القيمة أكبر من العتبة المحددة مسبقا. وهذا له تأثير أن الضوضاء تمهيد مع فقدان أقل دراماتيكية في تفاصيل الصورة. وغالبا ما تستخدم مرشحات الالتفاف الأخرى التي لا تحسب متوسط ​​الحي في التجانس. واحد من أكثر هذه العوامل شيوعا هو مرشح التجانس الغاوسي. تجربة تفاعلية يمكنك تجربة تفاعلية مع هذا المشغل من خلال النقر هنا. ويحسب متوسط ​​المرشح باستعمال توليف. هل يمكن التفكير في أي الطرق التي يمكن أن تستخدم خصائص خاصة من نواة تصفية المتوسطة لتسريع التلاميذ ما هو التعقيد الحسابي لهذا التفاف أسرع استخدام كاشف الحافة على الصورة ونلاحظ قوة الإخراج. ثم تطبيق مرشح 32153 يعني إلى الصورة الأصلية وتشغيل كاشف الحافة مرة أخرى. التعليق على الفرق. ماذا يحدث إذا تم استخدام فلتر 52155 أو 72157 تطبيق مرشح متوسط ​​32153 مرتين لا ينتج نفس النتيجة تماما عند تطبيق مرشح متوسط ​​52155 مرة واحدة. ومع ذلك، يمكن بناء 52155 نواة التفاف أي ما يعادل. ماذا تبدو هذه النواة مثل نواة انحلال 72157 التي لها تأثير مكافئ لثلاثة تمريرات مع مرشح متوسط ​​32153. كيف تظن أن المرشح المتوسط ​​سيتعامل مع الضوضاء الغوسية التي لم تكن متماثلة حول الصفر جرب بعض الأمثلة. المراجع R. بويل و R. توماس رؤية الكمبيوتر: دورة الأولى. بلاكويل سسينتيفيك بوبليكاتيونس، 1988، ب 32 - 34. E. ديفيز ماشين فيسيون: النظرية والخوارزميات والعمليات العملية. أكاديميك بريس، 1990، تشاب. 3. D. فيرنون آلة الرؤية. برنتيس-هول، 1991، تشاب. 4. معلومات محلية يمكن العثور على معلومات محددة حول هذا المشغل هنا. المزيد من النصائح العامة حول التثبيت هيبر المحلية متاح في قسم المعلومات المحلية تمهيدية. محلل بيف هذا البرنامج المساعد بحساب تدفق البصرية لكل زوج من الصور المصنوعة من كومة معينة. أنها تستخدم طريقة بيف، الذي هو الأسلوب الأساسي لتدفق البصري. هذه التقنية، التي تستخدم أساسا في الصوتيات أو في ميكانيكا السوائل، تمكن قياسات حقل سرعة في طائرة واحدة، وذلك باستخدام التصوير وتحليل الصور 1. ويمكن أن ينظر إليه على أنه واحد من أكثر بسيطة نمط مطابقة مشكلة التنفيذ. تحليل بيف هو تدفق البصرية القائم على كتلة، على أساس الاستدلال في أي اتجاه وفي أي مبلغ جزء من صورة انتقلت بين اثنين متتالي لحظة. في المجالات المذكورة أعلاه، يتم تصور تدفق بذره مع الجسيمات تعكس الضوء (الدخان في الهواء، فقاعات، حبات الزجاج في الماء). وتصويرها في اثنين من مثيلات قريبة جدا. ثم يتم استخدام الارتباط المتبادل بين أجزاء من الصورتين حيث نمط ولدت من قبل الجسيمات يمكن أن ينظر إليه لحساب حقل السرعة. يتم إجراء خوارزمية بيف من الخطوات التالية: يتم الحصول على صورتين من نفس الكائن التي تم الحصول عليها في اثنين من لحظة متتالية أنها تقسم في قطع صغيرة تسمى الاستجواب النوافذ يتم حساب الارتباط المتبادل بين الصورتين لكل نافذة صغيرة ذروة في يتم البحث عن صورة الارتباط الناتجة. موقع الذروة يعطي التشرد الذي تبدو جزأين الصورة أفضل على حد سواء، وهذا هو: المبلغ الذي يجب أن يتم نقل الصورة الثانية لتبدو وكأنها الصورة الأولى أفضل متجه السرعة في هذه المرحلة هو تعريف القمم موضع. هذا يفترض أن بين اثنين من مثيلات المتعاقبة، الصورة لم تتغير كثيرا في المحتوى، ولكن انتقلت أو مشوهة. تطبيق لصور علوم الحياة وهنا مثالان من تطبيقاتها الأولى في علم الأحياء: مقارنة التدفقات في جنين ذبابة الفاكهة خلال المعدة في حالات السيطرة وبعد الصورة التذرية 2 قياس تدفق الدم خلال كارديوجينيسيس في الجنين الزرد 3. بالنسبة لنا، فإن الفائدة الرئيسية من هذا الأسلوب هو أنه يسمح لحساب حقل سرعة دون الحاجة إلى تقسيم الكائنات من صورة وتتبع لهم، الأمر الذي يجعل من مثيرة للاهتمام بشكل خاص عند التعامل مع الصور برايتفيلد أو ديك. والمقايضة هي فقدان الدقة، ولكن أيضا حقيقة أنك قد تحصل على ناقلات غير ذات صلة تماما. كما ذكر من قبل، وهذا البرنامج المساعد ينفذ خوارزمية ساذجة جدا وبدائية، من دون شعور من الدقة، وتوجد أساسا لأغراض تعليمية. لديها نهج المشاة جدا، التي تجعل من بطء. لكل بكسل بعيدا عن حدود الصورة، يتم استخراج كتلة للصورة الأمامية والصورة الخلفية. ثم يتم حساب مصفوفة الارتباط من هذه الكتلتين، ويتم تحليل النتيجة لإنتاج ناقلات التدفق. هذه عملية زائدة عن الحاجة، لأنه عندما تنتقل الخوارزمية إلى البكسل التالي إلى اليمين، يتغير محتوى الكتل قليلا (يتم استبدال عمود واحد فقط في الواقع، ويتم تحويل بقية اليسار)، ولكن يتم إعادة حساب مصفوفة الارتباط بأكملها من الصفر (الكثير من دورات وحدة المعالجة المركزية يضيع). عادة، على ماك بوك (نموذج رمادي، 2009)، لكومة 8 بت مع حجم نافذة 8X8، البرنامج المساعد، يمكن للبرنامج المساعد معالجة كومة من 200x200 في حوالي 1 ثانية. أوصي دونزامبلينغ الصور، وهذا من شأنه أن يقلل من كثافة النتائج، ولكن جعل هذا البرنامج المساعد بأسعار معقولة. البرنامج المساعد هو الآن متعددة الخيوط، وهذا يعني أنه سيتم تحليل الأزواج إطار متعددة في آن واحد، وهذا يتوقف على عدد وحدات المعالجة المركزية التي يمكن أن تجد. الصورة إلى اليمين مصنوعة من 2000 النقط غاوس الصغيرة (sigma1)، ولدت بشكل عشوائي (يمكنك الحصول على الملف الأصلي هنا). تم الحصول على الإطار الثاني عن طريق إضافة التحول إلى كل بلوب، تعطى من قبل: مع 25 و شم و يم نصف عرض الصورة. هذا يولد بشكل فعال نوعا من تطور دائري إلى الصورة. وفيما يلي ما وجد تحليل بيف، مع نافذة من 64x64 (الحد الأقصى للإزاحة الخوارزمية يمكن العثور على تعطى من قبل نصف حجم النافذة، لذلك كان علينا أن نذهب على الأقل 50x50)، لا اخفاء وليس الاستيفاء. اتجاه تدفق ترميز اللون وحجمه، وذلك باستخدام المرجع الذي يمكن أن ينظر إليه في عجلة الألوان. تسلسل الإطار 2 الأصلي الخيارات هي ما يلي: حجم النافذة. يحدد حجم نافذة الاستجواب للتحليل. هذا هو حجم الكتل التي سيتم مقارنتها للحصول على تدفق للخروج منه. انظر أدناه للحصول على إحصاءات حول خيارات الحجم. إنتيربولات. إذا تم التحقق من ذلك، فإن التحليل أداء لكل بكسل خطوة إضافية، مما يسمح للحصول على حجم بكسل الفرعي التدفق. سيتم استيفاء الحد الأقصى لنافذة الترابط (باستخدام توسع تايلور فوق حي 3x3)، مما يعطي تقدير أفضل لموقفها. هل إخفاء. يتم تعيين، سيتم ملثمين النتائج باستخدام قيمة ذروة الارتفاع. لقيم ذروة الارتفاع أقل من مستوى الإخفاء الأقصى (بخ). سيتم تعيين تدفق إلى 0. اختيار روي إذا كنت ترغب في كبح التحليل إلى جزء معين فقط من الصورة، حدده في روي من أي شكل. ميزات الصورة صعبة كنت لا تحتاج إلى أن يكون لها أشياء يمكن تتبعها ل بيف، لا يزال هناك بعض المتطلبات لذلك. ويستند بيف على خوارزمية مطابقة نمط بسيط جدا. وهذا يعني أنه لكي تكون فعالة، يجب أن تكون هناك بعض الأنماط في صورتك. عادة، فإن الهياكل النقطية من الركام في فيلم إيبي مضان أو تحبب التي يمكن أن نرى على صورة برايتفيلد القيام به. كقاعدة عامة إذا كنت تستطيع أن ترى شيئا يتحرك عن طريق العين، و بيف قد تكون قادرة على الحصول عليه كميا وإلا ليس بالطبع. نضع في اعتبارنا أيضا أن (حتى الآن) يعمل فقط لطائرة 2D. مع الأقسام البصرية، الخوارزمية قد تصبح في حيرة بسبب ظهور الحبوب تتحرك في الاتجاه Z. أيضا مع عينة سميكة تصويرها في برايتفيلد: صورة تشوهات نقطة أثناء الانتقال في Z، والتي قد تؤدي إلى قيم غير ذات صلة. اختيار حجم نافذة الاستجواب لإجراء مطابقة للنمط، تقسم الصورة في قطع صغيرة. منذ كنت تريد أن يكون أنماط واضحة لمباراة، فمن فكرة جيدة أن تختار لك حجم الاستجواب نافذة أكبر من ميزة الصورة التي الحركة التي تهتم بها. دعونا نفترض أن صورة واحدة واحدة، وبعض هيكل يمكن العثور عليها في شكل الحبوب حجمها حوالي 10-15 بكسل. للحصول دائما على واحد كامل على الأقل، نافذة 32x32 بكسل ستكون ذات صلة. في ديناميات السوائل، وعادة ما يتم تصفية الحقول سرعة الناتجة عن بيف بشكل كبير مكانيا بعد ذلك. في هذه الحالات، كل من هذا المتجه يمثل سرعة في السائل الذي يرتبط عموما تدفق مكانيا على نطاق واسع، لذلك تصفية في المجال المكاني منطقي. يمكن للمرء أن يوصي لتصفية مؤقتا، وهذا هو: لكل ناقلات في الحقل، واستبدال قيمته بالمتوسط ​​المتحرك من بضعة إطارات قبل حتى بضعة إطارات بعد. إذا كان الفيلم غير مكتمل مؤقتا، قد يكون ذلك فعالا في متوسط ​​القيم المتطرفة. يعود البرنامج المساعد أيضا كومة مصنوعة من ذروة الارتفاع للتحليل. ويكون ذروة الارتفاع مجرد قيمة ذروة الترابط لكل بكسل. ويمكن استخدام هذا لإخفاء جزء غير ذي صلة من صورة النتيجة. خوارزمية سوف تكون في حيرة عادة حيث لا يوجد هيكل لربط. في هذه الأجزاء من الصورة، فإن ذروة الارتفاع تكون عادة منخفضة يمكن للمرء ثم عتبة صورة ذروة الارتفاع، واستخدامها لقناع صورة النتيجة. 1.0 - 18 أبريل 2009 - الإصدار العام الأول. 1.1 - 19 أبريل 2009 - يمكن الآن انقطاع بين الإطارات. 1.2 - 20 أبريل 2009 - هو الآن مؤشرات الترابط. نويز ريدوكتيون بي إيماج أفيراجينغ ضجيج الصورة يمكن أن يضر مستوى التفاصيل في الصور الرقمية أو الفيلم، وبالتالي تقليل هذا الضجيج يمكن أن يعزز كثيرا الصورة النهائية أو الطباعة. والمشكلة هي أن معظم التقنيات لتقليل أو إزالة الضوضاء ينتهي دائما تليين الصورة كذلك. قد يكون بعض التلين مقبولا للصور التي تتكون أساسا من المياه الملساء أو السماء، ولكن أوراق الشجر في المناظر الطبيعية يمكن أن تعاني حتى مع محاولات المحافظة للحد من الضوضاء. يقارن هذا القسم بين طريقتين مشتركتين للحد من الضوضاء، كما يقدم تقنية بديلة: متوسط ​​التعرضات المتعددة للحد من الضوضاء. معدل الصورة هو شائع في التصوير الفلكي الراقية، ولكن يمكن القول أنه غير مستغلة لأنواع أخرى من الإضاءة المنخفضة والتصوير الليلي. المتوسط ​​لديه القدرة على الحد من الضوضاء دون المساس التفاصيل، لأنه يزيد في الواقع نسبة الإشارة إلى الضوضاء (شنر) من الصورة. علاوة إضافية هي أن المتوسط ​​يمكن أيضا أن يزيد من عمق بت الصورة الخاصة بك إلى ما هو أبعد ما يمكن مع صورة واحدة. ويمكن أيضا أن يكون المتوسط ​​مفيد بشكل خاص لأولئك الذين يرغبون في محاكاة سلاسة إسو 100، ولكن الكاميرا التي يذهب فقط إلى إسو 200 (مثل معظم نيكون سلر الرقمية). يعمل متوسط ​​الصورة على افتراض أن الضجيج في صورتك عشوائي حقا. وبهذه الطريقة، والتقلبات العشوائية فوق وتحت بيانات الصورة الفعلية تدريجيا حتى خارج كمتوسط ​​واحد المزيد والمزيد من الصور. إذا كنت تأخذ لقطتين من التصحيح الرمادي على نحو سلس، وذلك باستخدام إعدادات الكاميرا نفسها وتحت ظروف مماثلة (درجة الحرارة والإضاءة، وما إلى ذلك)، ثم سوف تحصل على صور مماثلة لتلك التي تظهر على اليسار. تمثل المؤامرة المذكورة أعلاه تقلبات السطوع على طول شرائح رقيقة زرقاء وحمراء من بكسل في الصور العلوية والسفلية، على التوالي. يمثل الخط الأفقي المتقطع المتوسط، أو ما تبدو هذه المؤامرة وكأنه إذا كان هناك صفر الضوضاء. لاحظ كيف يتقلب كل من الخطين الأحمر والأزرق بشكل فريد أعلى وتحت الخط المتقطع. إذا كان لنا أن تأخذ قيمة بكسل في كل موقع على طول هذا الخط، ومتوسط ​​ذلك مع قيمة للبكسل في نفس الموقع للصورة أخرى، ثم سيتم تقليل الاختلاف سطوع على النحو التالي: على الرغم من أن متوسط ​​اثنين لا يزال يتقلب فوق وتحت المتوسط، يتم تقليل الحد الأقصى للانحراف إلى حد كبير. بصريا، وهذا له تأثير على جعل التصحيح إلى اليسار تظهر أكثر سلاسة. وعادة ما تنتج صورتان متوسطتان ضوضاء تشبه إسو التي تكون نصف حساسة، لذا فإن صورتين متوسطتين تم التقاطهما في إسو 400 قابلة للمقارنة مع صورة واحدة تم التقاطها في إسو 200، وهكذا. بشكل عام، ينخفض ​​حجم تذبذب الضوضاء من خلال الجذر التربيعي لعدد الصور في المتوسط، لذلك تحتاج إلى متوسط ​​4 صور من أجل خفض حجم في النصف. نويز ديتايل كومباريسون يوضح المثال التالي فعالية متوسط ​​الصورة في المثال الحقيقي. التقطت الصورة التالية في إسو 1600 على المتمردين الرقمية كانون يوس 300D، ويعاني من الضوضاء المفرطة.