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Exemple de filtre median

Published on December 19, 2018 by in Uncategorized

Le bruit adjacent au signal d`encoche est d`environ 0. Toutes les techniques de lissage sont efficaces pour éliminer le bruit dans les taches lisses ou les régions lisses d`un signal, mais affectent négativement les arêtes. Le filtre médian est une technique de filtrage numérique non linéaire, souvent utilisée pour supprimer le bruit d`une image ou d`un signal. Supposons que cette valeur supérieure est un signal de bruit et qu`un filtre médian passe-bas est utilisé pour réduire son influence. Vpp. Au lieu de simplement remplacer la valeur de pixel par la moyenne des valeurs de pixel voisines, elle le remplace par la médiane de ces valeurs. Ce type de filtre permet aux signaux basse fréquence de passer (filtre bruit haute fréquence). Enfin, ce type de bruit peut être de l`instrument et des changements de signal naturel en raison de variations ou de dépôts dans le matériau à l`essai. Voir le tableau 3 et la figure 3. Vous pouvez voir que les données filtrées suivent l`original de près, mais déviés légèrement sur une base point par point.

Cela peut être un peu déroutant car ces noms décrivent ce qui est non filtré plutôt que ce qui est. Il y a toujours un danger d`atténuation des signaux (réduction d`amplitude), mais un certain degré d`affaiblissement du signal est normal. Le signal non filtré a été mesuré à 1. Le degré d`atténuation est fonction de la vitesse d`inspection, de la longueur des défauts et de la largeur du filtre. Ceci est répété sur toutes les données de l`ensemble. En général, le filtre médian permet une grande partie du détail de fréquence spatiale élevée à passer tout en restant très efficace à enlever le bruit sur les images où moins de la moitié des pixels dans un voisinage lissant ont été effectuées. De même, les amplitudes atténuées avec des filtres allant jusqu`à 17 points de données de large (Figure 5C) apparaissent dans la figure 6. Notez que l`image commence à sembler un peu «blotchy», car les régions de niveau de gris sont mappées ensemble. VPP (figure 5b).

Exécutez la commande en la saisissant dans la fenêtre de commande MATLAB. Une autre façon de distinguer ces deux filtres est de se rappeler qu`un filtre médian passe-bas est le plus souvent utilisé avec quelques points de données et un filtre médian passe-haut est le plus souvent utilisé avec de nombreux points de données. Pour cette raison, le filtrage médian est très largement utilisé dans le traitement de l`image numérique. Cependant, il fait souvent un meilleur travail que le filtre moyen de préserver les détails utiles dans l`image. Les filtres médians passe-bas sont les plus efficaces pour éliminer le bruit de pointe des flux de données. L`idée principale du filtre médian est de passer par l`entrée de signal par l`entrée, remplaçant chaque entrée avec la médiane des entrées voisines. En supposant que le bruit ajoute au signal, il est raisonnable de supposer que l`encoche est aussi petite que 1. Il peut être bruit électrique entrant dans le flux de données à partir de sources externes. La moyenne de voisinage peut supprimer le bruit isolé hors de portée, mais l`effet secondaire est qu`il brouille également des changements soudains tels que la ligne featuress, les arêtes vives, et d`autres détails d`image tous correspondant à des fréquences spatiales élevées. Notez que si la fenêtre a un nombre impair d`entrées, la médiane est simple à définir: c`est juste la valeur moyenne après que toutes les entrées de la fenêtre soient triées numériquement.

Recherchez les pixels de périmètre dans une image binaire à l`aide de la fonction bwperim. La médiane de ces cinq valeurs peut être trouvée en triant les valeurs (dans l`ordre croissant ou décroissant).

 
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