Penyaringan gambar dapat dikelompokkan menjadi dua tergantung pada efeknya: Low pass filters (Smoothing) Low pass filtering (alias smoothing), digunakan untuk menghilangkan noise frekuensi spasial tinggi dari citra digital. Filter low-pass biasanya menggunakan operator jendela bergerak yang mempengaruhi satu piksel gambar pada satu waktu, mengubah nilainya dengan beberapa fungsi dari area lokal (jendela) piksel. Operator bergerak di atas gambar untuk memengaruhi semua piksel pada gambar. Filter lolos tinggi (Edge Detection, Sharpening) Filter high-pass dapat digunakan untuk membuat gambar tampak lebih tajam. Filter ini menekankan detail halus pada gambar - kebalikan dari filter low-pass. High-pass filtering bekerja dengan cara yang sama seperti low-pass filtering, ia hanya menggunakan kernel konvolusi yang berbeda. Saat menyaring gambar, setiap piksel dipengaruhi oleh tetangganya, dan efek penyaringan bersih adalah memindahkan informasi di sekitar gambar. Dalam bab ini, gunakan gambar ini dengan baik: pencarian situs bogotobogo: pencarian situs bogotobogo: Penyaringan rata mudah dilakukan. Ini digunakan sebagai metode perataan gambar, mengurangi variasi intensitas antara satu pixel dan selanjutnya menghasilkan pengurangan noise pada gambar. Gagasan pemfilteran berarti hanya untuk mengganti setiap nilai piksel pada gambar dengan nilai rata-rata (rata-rata) tetangganya, termasuk dirinya sendiri. Ini memiliki efek menghilangkan nilai piksel yang tidak representatif dari lingkungannya. Penyaringan rata-rata biasanya dianggap sebagai filter konvolusi. Seperti konvolusi lainnya, ini berbasis di sekitar kernel, yang mewakili bentuk dan ukuran lingkungan untuk dijadikan sampel saat menghitung mean. Seringkali digunakan kernel 3 kali 3 kuadrat, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Mf adalah filter rata-rata: Filter2 () didefinisikan sebagai: Y filter2 (h, X) menyaring data di X dengan filter FIR dua dimensi di Matriks h. Ini menghitung hasilnya, Y, menggunakan korelasi dua dimensi, dan mengembalikan bagian tengah dari korelasi yang berukuran sama dengan X. Ia mengembalikan bagian Y yang ditentukan oleh parameter bentuk. Bentuk adalah string dengan salah satu dari nilai-nilai ini: penuh. Mengembalikan korelasi dua dimensi penuh. Dalam kasus ini, Y lebih besar dari X. sama. (Default) Mengembalikan bagian sentral dari korelasi. Dalam kasus ini, ukuran Y sama dengan X. valid. Mengembalikan hanya bagian korelasi yang dihitung tanpa tepi berlapis nol. Dalam kasus ini, Y lebih kecil dari X. Sekarang kita ingin menerapkan kernel yang didefinisikan pada bagian sebelumnya dengan menggunakan filter2 (): Kita dapat melihat gambar yang disaring (kanan) telah buram sedikit dibandingkan dengan input asli (kiri) . Seperti disebutkan sebelumnya, low pass filter bisa digunakan denoising. Mari kita mengujinya. Pertama, untuk membuat masukan sedikit kotor, kita menyemprot beberapa lada dan garam pada gambar, dan kemudian menerapkan filter rata-rata: Ini memiliki efek pada kebisingan garam dan merica tapi tidak banyak. Itu hanya membuat mereka kabur. Bagaimana dengan pencarian Matlabs built-in median filter bogotobogo pencarian situs: pencarian situs bogotobogo: Median filter - medfilt2 () Berikut adalah scriptnya: Jauh lebih baik. Berbeda dengan filter sebelumnya yang hanya menggunakan nilai rata-rata, kali ini kita menggunakan median. Median filtering adalah operasi nonlinier yang sering digunakan dalam pengolahan citra untuk mengurangi kebisingan garam dan lada. Perhatikan juga bahwa medfilt2 () adalah filter 2-D, jadi hanya bekerja untuk gambar grayscale. Untuk menghilangkan noise untuk gambar RGB, tolong lanjutkan ke akhir bab ini: Menghapus noise pada gambar RGB. Matlab menyediakan metode untuk membuat filter 2-D yang telah ditentukan. Fspecial (): h fspecial (type) menciptakan filter dua dimensi h dari tipe yang ditentukan. Ini mengembalikan h sebagai kernel korelasi, yang merupakan bentuk yang tepat untuk digunakan dengan imfilter (). Tipe adalah string yang memiliki salah satu dari nilai berikut: Pengolahan Gambar dan Video Matlab OpenCV 3 - pemrosesan video gambar Pengolahan gambar dan video OpenCV 3 dengan Python Ilmuwan dan Panduan Insinyur untuk Pengolahan Sinyal Digital Oleh Steven W. Smith, Ph. D. Bab 24: Transisi Pengolahan Citra Linier oleh Pemisahan Ini adalah teknik untuk konvolusi cepat, selama PSF dapat dipisahkan. Sebuah PSF dikatakan dapat dipisahkan jika dapat dipecah menjadi dua sinyal satu dimensi: proyeksi vertikal dan horizontal. Gambar 24-5 menunjukkan contoh gambar terpisah, PSF persegi. Secara khusus, nilai setiap piksel pada gambar sama dengan titik yang sesuai pada proyeksi horizontal dikalikan dengan titik yang sesuai pada proyeksi vertikal. Dalam bentuk matematis: di mana x r, c adalah gambar dua dimensi, dan vert r amp horz c adalah proyeksi satu dimensi. Jelas, sebagian besar gambar tidak memenuhi persyaratan ini. Misalnya, kotak pil tidak dapat dipisahkan. Ada, bagaimanapun, jumlah tak terbatas gambar terpisah. Hal ini dapat dipahami dengan menghasilkan proyeksi horisontal dan vertikal yang sewenang-wenang, dan menemukan gambar yang sesuai dengan mereka. Misalnya, Gambar. 24-6 menggambarkan hal ini dengan profil yang merupakan eksponensial dua sisi. Gambar yang sesuai dengan profil ini kemudian ditemukan dari Pers. 24-1. Saat ditampilkan, gambar muncul sebagai bentuk berlian yang secara eksponensial meluruh menjadi nol karena jarak dari titik asal meningkat. Pada sebagian besar tugas pengolah gambar, PSF ideal berbentuk lingkaran simetris. Seperti kotak pil. Meskipun gambar digital biasanya disimpan dan diproses dalam format persegi panjang dari baris dan kolom, diinginkan untuk memodifikasi gambar yang sama ke segala arah. Hal ini menimbulkan pertanyaan: apakah ada PSF yang simetris dan separar sirkuler. Jawabannya adalah, ya, tapi hanya ada satu, Gaussian. Seperti ditunjukkan pada Gambar. 24-7, gambar Gaussian dua dimensi memiliki proyeksi yang juga Gaussians. Gambar dan proyeksi Gaussians memiliki standar deviasi yang sama. Untuk membentengi gambar dengan kernel filter yang terpisah, putar setiap baris pada gambar dengan proyeksi horizontal. Menghasilkan gambar menengah. Selanjutnya, lepaskan setiap kolom gambar menengah ini dengan proyeksi vertikal PSF. Citra yang dihasilkan identik dengan konvolusi langsung dari gambar asli dan saringan kernel. Jika Anda suka, putar kolom pertama dan kemudian baris hasilnya sama. Fleksibilitas citra N kali N dengan kernel M kali M filter memerlukan waktu yang sebanding dengan N 2 M 2. Dengan kata lain, setiap piksel pada gambar output bergantung pada semua piksel pada saringan kernel. Sebagai perbandingan, konvolusi oleh separabilitas hanya membutuhkan waktu yang sebanding dengan N 2 M. Untuk filter kernel yang memiliki lebar ratusan pixel, teknik ini akan mengurangi waktu eksekusi dengan faktor ratusan. Hal-hal bisa menjadi lebih baik lagi. Jika Anda ingin menggunakan PSF persegi panjang (Gambar 24-5) atau PSF eksponensial dua sisi (Gambar 24-6), perhitungannya bahkan lebih efisien. Ini karena konvolusi satu dimensi adalah filter rata-rata bergerak (Bab 15) dan filter tiang tunggal bidirectional (Bab 19). Kedua filter satu dimensi ini dapat dengan cepat dilakukan dengan rekursi. Ini menghasilkan waktu konvolusi gambar yang sebanding dengan hanya N 2. sama sekali independen dengan ukuran PSF. Dengan kata lain, sebuah gambar dapat dipadukan dengan sebanyak PSF sesuai kebutuhan, hanya dengan beberapa operasi bilangan bulat per piksel. Misalnya, konvolusi gambar 512times512 hanya memerlukan beberapa ratus milidetik pada komputer pribadi. Thats fast Dont like the shape dari dua filter kernels Bangunkan gambar dengan salah satunya beberapa kali untuk mendekati PSF Gaussian (dijamin oleh Central Limit Theorem, Bab 7). Ini adalah algoritma hebat, mampu menyambar kesuksesan dari rahang kegagalan. Mereka layak mengingatnya. Rata-rata bergerak menghaluskan kebisingan arus data harga dengan mengorbankan lag (delay) Di masa lalu Anda bisa memiliki kecepatan, dengan mengorbankan perataan yang dikurangi Di masa lalu Anda hanya bisa melakukan smoothing Anda di Biaya lag Pikirkan berapa jam Anda terbuang mencoba untuk mendapatkan rata-rata Anda dengan cepat DAN halus Ingat betapa menyebalkannya melihat peningkatan kecepatan menyebabkan kebisingan meningkat Ingat bagaimana Anda berharap untuk lag rendah DAN kebisingan rendah Bosan bekerja untuk mendapatkan kue Anda DAN Makanlah Jangan putus asa, sekarang semuanya telah berubah, Anda bisa mendapatkan kue Anda dan Anda bisa mengonsumsinya dengan presisi tanpa batas rata-rata dibandingkan model penyaringan lanjutan lainnya Dari rata-rata standar industri dasar (filter), rata-rata bergerak tertimbang lebih cepat daripada eksponensial, namun juga Tidak menawarkan smoothing yang baik, sebaliknya eksponensial memiliki perataan yang sangat baik, namun sejumlah besar delay (Lag). Saringan techcot quothigh modern meskipun memperbaiki model dasar lama, memiliki kelemahan yang melekat. Beberapa di antaranya diamati di filter Jurik JMA dan yang terburuk dari kelemahan ini adalah overshoot. Penelitian Jurik secara terbuka mengakui adanya overshootquot quotminimal yang cenderung mengindikasikan beberapa bentuk algoritma prediktif yang mengerjakan kodenya. Ingat bahwa filter dimaksudkan untuk mengamati apa yang terjadi sekarang dan di masa lalu. Memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya adalah fungsi ilegal dalam tool kit Precision Trading Systems, datanya hanya diratakan dan tertinggal. Atau bisa Anda katakan, tren diikuti dengan tepat daripada diberi tahu ke mana harus pergi berikutnya, seperti halnya dengan algoritma filter tipe ilegal ini. Rata-rata Precision Lagless TIDAK mencoba meramalkan nilai harga berikutnya. Rata-rata Hull diklaim oleh banyak orang sebagai secepat dan selengkap JMA oleh penelitian Jurik, ia memiliki kecepatan dan lag yang rendah. Masalah dengan rumus yang digunakan dalam rata-rata Hull adalah distorsi yang sangat sederhana dan mengarah pada distorsi harga yang memiliki akurasi yang buruk karena pembobotan terlalu berat (x 2) pada data terbaru (Lantai (Panjang 2)) dan kemudian mengurangkan yang lama Data, yang menyebabkan masalah overshooting yang parah. Dalam beberapa kasus, banyak penyimpangan standar dari nilai aktual. Rata-rata presisi tanpa batas memiliki tingkat keterlambatan ZERO. Diagram di bawah menunjukkan perbedaan kecepatan yang sangat besar pada periode 30 PLA dan rata-rata 30 periode Hull. PLA adalah empat bar di depan rata-rata Hull pada kedua titik balik utama yang ditunjukkan pada bagan 5 menit Masa Depan FT-SE100 (yang merupakan 14 perbedaan dalam Lag). Jika Anda menukar rata-rata pada titik balik mereka untuk mengurangi harga penutupan dalam contoh ini, PLA memberi sinyal pada 3.977,5 dan Hull berada pada titik terendah pada 3.937, hanya sekitar 40,5 poin atau dalam hal moneter 405 per kontrak. Sinyal panjang pada PLA berada pada 3936 dibandingkan dengan Hull 3.956,5, yang sama dengan penghematan biaya 205 per kontrak dengan sinyal PLA. Apakah itu burung Apakah itu pesawat Tidak ada filter Rata-rata Lagless Time seperti rata-rata VIDAYA oleh Tuscar Chande, yang menggunakan volatilitas untuk mengubah panjangnya memiliki jenis formula yang berbeda yang mengubah panjangnya, namun proses ini tidak dieksekusi dengan logika apapun. Sementara mereka kadang-kadang bisa bekerja dengan baik, ini juga bisa menyebabkan filter yang bisa mengalami lag dan overshooting. Rata-rata deret waktu yang memang rata-rata sangat cepat, bisa jadi diganti namanya menjadi quotovershooting averagequot ketidakakuratan ini membuatnya tidak bisa digunakan untuk penilaian data yang serius untuk penggunaan trading. Filter Kalman sering tertinggal atau melampaui harga karena algoritma yang lebih bersemangat. Faktor filter lain dalam momentum harga untuk mencoba memprediksi apa yang akan terjadi pada interval harga berikutnya, dan ini juga merupakan strategi yang salah, karena overshoot ketika pembacaan momentum tinggi berbalik, meninggalkan filter tinggi dan kering dan mil dari aktivitas harga aktual. . Rata-rata Precision Lagless menggunakan logika murni dan sederhana untuk menentukan nilai keluaran berikutnya. Banyak matematikawan yang hebat telah mencoba dan gagal menciptakan rata-rata bebas lag, dan umumnya alasannya adalah intelek intelektual mereka yang ekstrem tidak didukung oleh logika masuk akal tingkat tinggi. Precision Lagless average (PLA) dibangun dari algoritma alasan logis murni, yang menguji berbagai nilai yang tersimpan dalam array dan memilih nilai yang akan dikirim ke output. Kecepatan, perataan dan akurasi PLAs menjadikannya alat perdagangan yang sangat baik untuk saham, futures, forex, bonds dll. Dan seperti semua produk yang dikembangkan oleh sistem Precision Trading, tema dasarnya adalah sama. Ditulis untuk pedagang, OLEH PEDAGANG. PLA Panjang 14 dan 50 di masa depan E-Mini Nasdaq
No comments:
Post a Comment