2 डी से आगे बढ़ - औसत - फिल्टर - matlab

मुझे Matlab में कुछ बुनियादी इमेज प्रोसेसिंग तकनीकों का परीक्षण करने की आवश्यकता है जो मुझे जांचने और विशेषकर दो प्रकार के फिल्टर का मतलब फिल्टर और औसत फिल्टर का मतलब है। मध्य चित्रण का उपयोग करके छवि को आसान बनाने के लिए, छवि प्रसंस्करण टूलबॉक्स से एक शानदार फ़ंक्शन medfilt2 है क्या ऐसा कोई ऐसा फ़ंक्शन है मतलब फिल्टर के लिए या फिल्टर का इस्तेमाल कैसे करना चाहिए मतलब फ़िल्टर बनाने के लिए. एक सबसे महत्वपूर्ण चीजें मेरे लिए फ़िल्टर की त्रिज्या को स्थापित करने की संभावना है, मैं औसत फ़िल्टर के लिए ई, यदि मैं 3 x 3 त्रिज्या मुखौटा चाहता हूँ , मैं बस का उपयोग करता हूं। मैं मतलब फिल्टर के लिए कुछ इसी तरह प्राप्त करना चाहता हूं। 15 नवंबर को 16 9 को साक्षात्कार। उपयोगकर्ता 8264 मुझे इस पुस्तक में अभी तक पहुंच नहीं है, लेकिन आमतौर पर गाऊसीयन कर्नेल एक हल्का चिकनाई प्रभाव प्रदान करता है और संरक्षित होता है किनारों को समान आकार के माध्य फ़िल्टर से बेहतर लगता है दोनों मामलों में लोपास फ़िल्टर की आवृत्ति प्रतिक्रिया के बारे में सोचें यह एक अच्छा स्पष्टीकरण है, जो 1 9 अगस्त को 9 9 amro है। बुधवार, 08 अक्टूबर 2008 20 04 अंतिम तिथि संशोधित किया गया गुरुवार, 14 मार्च 2013 01 29 Batuhan Osmanoglu द्वारा लिखित 41537 Matlab में औसत औसत। अक्सर मैं अपने डेटा को कम करने के लिए जरूरत है मैं शोर को कम करने के लिए थोड़ा सा है कि मैं वास्तव में मैं क्या चाहता हूँ करने के लिए कुछ कार्य लिखा था, लेकिन फ़िल्टर फ़ंक्शन में निर्मित matlab बहुत अच्छी तरह से काम करता है यहाँ मैं 1 डी और डेटा के 2 डी औसत के बारे में लिखूंगा। 1 डी फ़िल्टर फिल्टर फ़ंक्शन का उपयोग करके महसूस किया जा सकता है फ़िल्टर फ़ंक्शन को फिल्टर बी के लिए कम से कम तीन इनपुट पैरामीटर को अंश गुणांक की आवश्यकता होती है फिल्टर के लिए छेदक गुणांक, और निश्चित रूप से डेटा एक्स। एक चल औसत फिल्टर को बस के द्वारा परिभाषित किया जा सकता है। 2 डी डेटा के लिए हम मेटलैब के फिल्टर 2 फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं फ़िल्टर कैसे काम करता है इसके बारे में अधिक जानकारी के लिए, आप टाइप कर सकते हैं। 16 चलती औसत फिल्टर द्वारा एक 16 के एक त्वरित और गंदे कार्यान्वयन पहले हमें फ़िल्टर को परिभाषित करने की आवश्यकता है क्योंकि हम चाहते हैं कि सभी पड़ोसियों के समान योगदान है, हम केवल उन कार्यों का उपयोग कर सकते हैं हम 256 16 16 के साथ सब कुछ बांटते हैं क्योंकि हम डॉन टी वान सिग्नल के सामान्य स्तर के आयाम को बदलने के लिए। हम फ़िल्टर को लागू करने के लिए केवल निम्नलिखित को कह सकते हैं। नीचे एसएआर इंटरफेरोग्राफ के चरण के लिए परिणाम हैं इस मामले में रेंज वाई अक्ष में है और अजिमथ को एक्स अक्ष पर मैप किया गया है फिल्टर अजीमुथ में 4 पिक्सल चौड़ा और 16 पिक्सल चौड़ा अज़ीमुथ में.मॉविंग औसत फ़ंक्शन. रेटिंग मूविंग मूय डेटा, विंडो, मंद, विकल्प डेटा मैट्रिक्स डेटा का एक केंद्रित मूविंग औसत का उपयोग करता है, जो विंडो में निर्दिष्ट आयाम में निर्दिष्ट विंडो आकार का उपयोग करता है, जो कि एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जाता है विकल्प में मंद और विकल्प वैकल्पिक इनपुट हैं और 1.Dim के लिए डिफ़ॉल्ट होगा और विकल्प वैकल्पिक इनपुट को पूरी तरह से छोड़ा जा सकता है या इसके साथ प्रतिस्थापित किया जा सकता है उदाहरण के लिए movingmean डेटा, विंडो चलती हुई मीनार, विंडो, 1,1 या चलते हुए डेटा, विंडो,, 1. इनपुट डेटा मैट्रिक्स आकार और आयाम केवल आपके लिए अधिकतम मैट्रिक्स आकार द्वारा सीमित है विंडो एक पूर्णांक होना चाहिए और अजीब होना चाहिए यदि विंडो भी है तो यह अगले निचले विषम संख्या में गोल हो जाती है। फ़ंक्शन कॉम निर्धारित आयाम में पहले और बाद में एक केंद्र बिंदु और खिड़की-1 2 तत्वों को चालू चलती औसत को जोड़ता है मैट्रिक्स के किनारों पर पहले या बाद के तत्वों की संख्या कम हो जाती है ताकि वास्तविक विंडो का आकार निर्दिष्ट विंडो से कम हो। फ़ंक्शन को दो भागों में विभाजित किया गया है, 1d-2d एल्गोरिदम और 3 डी एल्गोरिदम। यह विशेष रूप से छोटे मैट्रिक्स i.1000 x 1 में, समाधान की गति को अनुकूलित करने के लिए किया गया था, 1d-2d और 3d समस्या के लिए कई अलग-अलग एल्गोरिदम दिए गए हैं कुछ मामलों में डिफ़ॉल्ट एल्गोरिथ्म सबसे तेज़ नहीं है यह आमतौर पर तब होता है जब मैट्रिक्स बहुत व्यापक है यानी 100 x 100000 या 10 x 1000 x 1000 और चलती औसत को छोटे आयाम में गिना जा रहा है आकार जहां डिफ़ॉल्ट एल्गोरिथ्म धीमा होता है कंप्यूटर पर। MATLAB 7 8 R2009a. 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