Moving average filter verilog

Filtro médio Filtragem média é um método simples, intuitivo e fácil de implementar de suavizar imagens, isto é, reduzir a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo. É frequentemente utilizado para reduzir o ruído nas imagens. Como Funciona A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem pelo valor médio (médio) de seus vizinhos, incluindo a si mesmo. Isto tem o efeito de eliminar valores de pixel que não são representativos do seu ambiente. A filtragem média é geralmente considerada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em um kernel. Que representa a forma e o tamanho da vizinhança a ser amostrada ao calcular a média. Muitas vezes um núcleo quadrado 32153 é usado, como mostrado na Figura 1, embora núcleos maiores (por exemplo, 52155 quadrados) possam ser utilizados para uma suavização mais severa. (Observe que um kernel pequeno pode ser aplicado mais de uma vez para produzir um efeito similar, mas não idêntico, como uma única passagem com um kernel grande.) Figura 1 32153 kernel de média freqüentemente usado na filtragem média Calculando a convolução direta de uma imagem com Este kernel realiza o processo médio de filtragem. Diretrizes de Uso A filtragem média é mais comumente usada como um método simples para reduzir o ruído em uma imagem. Ilustramos o filtro usando mostra o original corrompido por ruído gaussiano com uma média de zero e um desvio padrão () de 8. mostra o efeito da aplicação de um filtro médio 32153. Observe que o ruído é menos aparente, mas a imagem foi suavizada. Se aumentarmos o tamanho do filtro médio para 52155, obtemos uma imagem com menos ruído e menor detalhe de alta freqüência, como mostrado na imagem. A mesma imagem mais severamente corrompida por ruído gaussiano (com uma média de zero e um de 13) é mostrada In é o resultado da filtragem média com um kernel 32153. Uma tarefa ainda mais desafiadora é fornecida por mostra o efeito de suavizar a imagem barulhenta com um filtro médio 32153. Uma vez que os valores de pixel de ruído de disparo são muitas vezes muito diferentes dos valores envolventes, tendem a distorcer significativamente a média de pixel calculada pelo filtro médio. Usando um filtro 52155 em vez disso Este resultado não é uma melhoria significativa na redução de ruído e, além disso, a imagem está agora muito desfocada. Estes exemplos ilustram os dois principais problemas com filtragem média, que são: Um único pixel com um valor muito não representativo pode afetar significativamente o valor médio de todos os pixels em sua vizinhança. Quando a vizinhança do filtro se estende por uma borda, o filtro irá interpolar novos valores para pixels na borda e, assim, irá desfocar essa borda. Isso pode ser um problema se bordas afiadas são necessárias na saída. Ambos os problemas são abordados pelo filtro mediano. Que é frequentemente um filtro melhor para reduzir o ruído do que o filtro médio, mas toma mais por muito tempo para computar. Em geral, o filtro médio age como um filtro de freqüência de passagem baixa e, portanto, reduz as derivadas de intensidade espacial presentes na imagem. Já vimos esse efeito como um amolecimento dos traços faciais no exemplo acima. Agora considere a imagem que representa uma cena contendo uma gama mais ampla de diferentes freqüências espaciais. Depois de suavizar uma vez com um filtro médio 32153, obtemos Note que as informações de baixa frequência espacial no fundo não foram afetadas significativamente pela filtragem, mas as bordas (uma vez nítidas) do sujeito do primeiro plano foram suavemente suavizadas. Após a filtragem com um filtro 72157, obtemos uma ilustração ainda mais dramática deste fenômeno em comparar este resultado com o obtido passando um filtro 32153 sobre a imagem original três vezes em Variantes Comuns. Variações no filtro de alisamento médio discutido aqui incluem a Determinação de Limiar em que O alisamento é aplicado sujeito à condição de que o valor do pixel central seja alterado somente se a diferença entre seu valor original e o valor médio for maior que um limiar predefinido. Isso tem o efeito de que o ruído é suavizado com uma perda menos dramática no detalhe da imagem. Outros filtros de convolução que não calculam a média de um bairro também são freqüentemente usados ​​para suavização. Um dos mais comuns destes é o filtro de alisamento gaussiano. Experimentação interativa Você pode interativamente experimentar com este operador clicando aqui. O filtro médio é calculado usando uma convolução. Você pode pensar em quaisquer maneiras pelas quais as propriedades especiais do kernel de filtro médio podem ser usadas para acelerar a convolução Qual é a complexidade computacional desta convolução mais rápida Use um detector de borda na imagem e observe a força da saída. Em seguida, aplique um filtro de média 32153 à imagem original e execute o detector de borda novamente. Comente sobre a diferença. O que acontece se um filtro 52155 ou 72157 for usado Aplicar duas vezes um filtro médio 32153 não produz o mesmo resultado que aplicar um filtro 52155 médio uma vez. No entanto, um núcleo de convolução 52155 pode ser construído o que é equivalente. Como funciona este kernel Crie um kernel de convolução 72157 que tenha um efeito equivalente a três passagens com um filtro médio 32153. Como você acha que o filtro médio iria lidar com o ruído gaussiano que não era simétrico em torno de zero Tente alguns exemplos. Referências R. Boyle e R. Thomas Visão de Computador: Um Primeiro Curso. Blackwell Scientific Publications, 1988, pp 32 - 34. E. Davies Visão da Máquina: Teoria, Algoritmos e Práticas. Academic Press, 1990, cap. 3. D. Vernon Machine Vision. Prentice-Hall, 1991, Cap. 4. Informações locais Informações específicas sobre este operador podem ser encontradas aqui. Mais informações gerais sobre a instalação local do HIPR estão disponíveis na seção Introdução local. O filtro médio ou a categoria média do filtro. Processamento digital de sinais e imagens (DSP e DIP). Abstrato. O artigo é um guia prático para filtro médio, ou entendimento e implementação de filtro médio. Artigo contém teoria, código-fonte C, instruções de programação e aplicação de exemplo. 1. Introdução ao filtro médio, ou filtro médio Filtro médio. Ou filtro médio é o filtro de janela da classe linear, que suaviza o sinal (imagem). O filtro funciona como low-pass um. A idéia básica por trás do filtro é para qualquer elemento do sinal (imagem) ter uma média em toda a sua vizinhança. Para entender como isso é feito na prática, vamos começar com a idéia da janela. 2. Janela de filtro ou máscara Vamos imaginar, você deve ler uma carta eo que você vê no texto restrito pelo buraco em stencil especial como este. Assim, o resultado da leitura é t sadio. Ok, vamos ler a carta novamente, mas com a ajuda de outro estêncil: Agora o resultado da leitura t é som 240. Vamos fazer a terceira tentativa: Agora você está lendo a letra t como som 952. O que acontece aqui Para dizer que Na linguagem matemática, você está fazendo uma operação (leitura) sobre o elemento (letra t). E o resultado (som) depende do elemento vizinhança (letras ao lado de t). E esse estêncil, que ajuda a pegar a vizinhança do elemento, é a janela Sim, a janela é apenas um estêncil ou padrão, por meio do qual você está selecionando o elemento vizinhança 0151 um conjunto de elementos em torno do dado 0151 para ajudá-lo a tomar uma decisão. Outro nome para a janela de filtro é máscara 0151 máscara é um estêncil, que esconde elementos que não estão prestando atenção. Em nosso exemplo, o elemento em que estamos operando está posicionado à esquerda da janela, na prática no entanto sua posição usual é o centro da janela. Vejamos alguns exemplos de janelas. Em uma dimensão. FIG. 4. Janela ou máscara de tamanho 5 em 1D. Em duas dimensões. FIG. 5. Janela ou máscara de tamanho 3times3 em 2D. Em três dimensões. Pense em construir. E agora mdash sobre quarto nesse edifício. O quarto é como janela 3D, que corta alguns subespaço de todo o espaço do edifício. Você pode encontrar janela 3D em volume (voxel) processamento de imagem. 3. Compreender filtro médio Agora vamos ver, como ldquotake uma média através de elementos de vizinhança. A fórmula é simples 0151 somar elementos e dividir a soma pelo número de elementos. Por exemplo, vamos calcular uma média para o caso, representada na fig. 7. FIG. 7. Tomando uma média. E isso é tudo. Sim, nós apenas filtraram o sinal 1D pelo filtro médio Deixe-nos fazer o resumo e escrever para baixo instruções passo a passo para processar pelo filtro médio. Filtro médio ou algoritmo médio de filtragem: Coloque uma janela sobre o elemento Pegue uma média de 0151 somando elementos e divida a soma pelo número de elementos. Agora, quando temos o algoritmo, é hora de escrever algum código mdash vamos descer para a programação. 4. 1D média filtragem programação Nesta seção desenvolvemos 1D médio filtro com janela de tamanho 5. Vamos ter 1D sinal de comprimento N como entrada. O primeiro passo é colocar a janela 0151 fazemos isso alterando o índice do elemento principal: Preste atenção, que estamos começando com o terceiro elemento e terminando com o último mas dois. O problema é que não podemos começar com o primeiro elemento, porque neste caso a parte esquerda da janela de filtro está vazia. Discutiremos abaixo, como resolver esse problema. A segunda etapa está tomando a média, ok: Agora, deixe-nos anotar o algoritmo como a função: O elemento do tipo poderia ser definido como: 5. Tratar bordas Para todos os filtros da janela há algum problema. Isso é tratamento de borda. Se você colocar a janela sobre o primeiro (último) elemento, a parte esquerda (direita) da janela estará vazia. Para preencher a lacuna, o sinal deve ser estendido. Para o filtro médio há uma boa idéia para estender sinal ou imagem simetricamente, como este: Então, antes de passar o sinal para a nossa função de filtro média o sinal deve ser estendido. Vamos escrever o invólucro, que faz todos os preparativos. Como você pode ver, nosso código leva em conta algumas questões práticas. Em primeiro lugar, verificamos que os nossos parâmetros de entrada 0151 não devem ser NULL eo sinal deve ser positivo: Segundo passo 0151, verificamos o caso N1. Este caso é especial, porque para construir a extensão precisamos de pelo menos dois elementos. Para o sinal de 1 comprimento de elemento o resultado é o próprio sinal. Também preste atenção, nosso filtro médio funciona no local, se o resultado do parâmetro de saída for NULL. Agora vamos alocar memória para extensão de sinal. E verificar a alocação de memória. filter ing e Processamento de Array targetblank Processamento de Sinal Estatístico e Adaptativo Estimação Espectral, Modelagem de Sinal, filtragem adaptativa e Processamento de Array Este livro é uma introdução à teoria e algoritmos usados ​​para a análise e processamento de sinais aleatórios e Suas aplicações para problemas do mundo real. A característica fundamental de sinais aleatórios é capturada na seguinte declaração: Embora os sinais aleatórios estejam evoluindo no tempo em um. Filtragem e Array Processando o filtro de alvo, filtragem e filtragem de alvo. Filtragem de sinal Arduino-filtro-ing-library No processamento de sinal, um filtro é um dispositivo ou processo que remove de um sinal algum componente ou recurso indesejado. Filtragem é uma classe de processamento de sinal, sendo a característica definidora do filtro s a supressão completa ou parcial de algum aspecto do sinal. Mais frequente. Filtro de filtragem de destino Filtro de destino Filtro de destino Filtro de destino Filtro de destino Kalman é um ótimo algoritmo recursivo de processamento de dados (algoritmos de processamento de dados de regressão ótima). Para resolver a maioria dos problemas, ele é o melhor, mais eficiente e até mesmo útil. Ele usou tem mais de 30 anos, incluindo Robótica navegação, controle, sensor de fusão de dados, mesmo em militares. Filtro de filtro de alvo Filtro de alvo Filtro de alvo Filtro de fonte Código-fonte do filtro Gaussiano O filtro gaussiano é um filtro de suavização linear. Adequado para re mover ruído gaussiano, o processo de redução de ruído amplamente utilizado no processamento de imagem. De um modo geral, Gaussian filtro é a imagem inteira é o processo médio ponderado, cada pixel valores é representado por seus próprios valores e outros pixel. Filtro código-fonte targetblank filtro código fonte targetblank filtro s targetblank Filtro aritmético s Os arquivos incluem um conjunto completo de filtro s aritmética média filtro é o tipo mais simples de filtro s são usados ​​para remover o ruído da imagem Blvrh uso. Esta coleção inclui os seguintes filtros s: 1 - harmônico de controle: A principal desvantagem destes filtros é tha. Filter s filtro targetblank s filtro targetblank por correção espacial targetblank Filtro de imagem por correlação espacial Proponha um novo algoritmo para re mover o ruído em níveis de cinza e imagens em cores. O conceito central no qual se baseia o algoritmo de filtragem de imagem é uma medida de correlação espacial entre cores: dizemos que duas cores estão correlacionadas espacialmente se estas aparecerem próximas na ima. Filtro por filtro de targetblank da correção espacial por aplicações de filtração do targetblank da correção espacial no estudo de simulação de seguimento do alvo targetblank Aplicações de filtragem de Kalman no estudo de simulação de seguimento de alvo Aplicação fundo alvo monitoramento de radar de processamento de dados radar em busca das metas e objetivos dos dados de localização de registro, Para a medição de dados de localização de destino (conhecidos como pontos de rastreio) para processamento, trilha automática, bem como o próximo alvo para prever a posição do tempo. Aplicações de filtragem no estudo de simulação de rastreamento de destino aplicações de filtragem de targetblank em estudo de simulação de rastreamento de destino targetblank filter targetblank Matlab aprimoramento de imagem filtro filtro algoritmo de aprimoramento de imagem programa matlab. Dado o meu próprio código de programa.