Gaußscher Gleitender Durchschnittscode

Glättung Bilder Die folgende Erklärung gehört zum Buch Computer Vision: Algorithmen und Anwendungen von Richard Szeliski und LearningOpenCV Smoothing. Auch Unschärfe genannt. Ist eine einfache und häufig verwendete Bildverarbeitungsoperation. Es gibt viele Gründe für Glättung. In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf Glättung, um das Rauschen zu reduzieren (andere Verwendungen werden in den folgenden Tutorials zu sehen sein). Um einen Glättungsvorgang durchzuführen, setzen wir einen Filter auf unser Bild. Die am häufigsten verwendeten Filter sind linear. In dem ein Ausgangspixelwert (d. h.) als gewichtete Summe von Eingangspixelwerten (d. h.) bestimmt wird: Es hilft, einen Filter als ein Fenster von Koeffizienten zu visualisieren, die über das Bild gleiten. Es gibt viele Arten von Filtern, hier werden wir die am häufigsten verwendeten: Normalized Box Filter Dieser Filter ist der einfachste von jedem Output-Pixel ist der Mittelwert der Kernel-Nachbarn (alle von ihnen mit gleichem Gewicht beitragen) Der Kernel ist unten: Gaussian Filter Wahrscheinlich der nützlichste Filter (wenn auch nicht der schnellste). Die Gaußsche Filterung wird durchgeführt, indem jeder Punkt in dem Eingangsarray mit einem Gaußschen Kernel gefaltet wird und dann alle Summen addiert werden, um das Ausgangsarray zu erzeugen. Um das Bild klarer zu machen, denken Sie daran, wie ein 1D-Gaußscher Kernel aussieht. Angenommen, dass ein Bild 1D ist, können Sie feststellen, dass das Pixel in der Mitte das größte Gewicht hat. Das Gewicht seiner Nachbarn nimmt ab, wenn der räumliche Abstand zwischen ihnen und dem mittleren Pixel zunimmt. Denken Sie daran, dass ein 2D-Gaussian dargestellt werden kann als: Median Filter Der Medianfilter durchlaufen jedes Element des Signals (in diesem Fall das Bild) und ersetzen jedes Pixel durch den Median seiner benachbarten Pixel (die sich in einer quadratischen Nachbarschaft um das ausgewertete Pixel befinden ). Bilateraler Filter Bisher haben wir einige Filter, die Hauptziel ist es, ein Eingangsbild zu glätten erklärt. Doch manchmal lösen die Filter nicht nur das Rauschen, sondern glätten auch die Kanten. Um dies zu vermeiden (zumindest in einem gewissen Ausmaß), können wir einen bilateralen Filter verwenden. In analoger Weise wie der Gaußsche Filter berücksichtigt das zweiseitige Filter auch die benachbarten Pixel mit Gewichten, die jedem von ihnen zugewiesen sind. Diese Gewichte haben zwei Komponenten, wobei die erste die gleiche Gewichtung ist, die von dem Gaußschen Filter verwendet wird. Die zweite Komponente berücksichtigt die Intensitätsdifferenz zwischen den benachbarten Pixeln und der ausgewerteten. Für eine genauere Erläuterung können Sie diesen Link überprüfen. Was bedeutet dieses Programm? Lädt ein Bild Gibt 4 verschiedene Filterarten an (erklärt in Theorie) und zeigt die gefilterten Bilder nacheinander Erläuterung Let8217s prüfen die OpenCV-Funktionen, die nur das Glättungsverfahren betreffen, da die Rest ist bereits bekannt. Normalisierter Blockfilter: OpenCV bietet die Funktion Unschärfe, um eine Glättung mit diesem Filter durchzuführen. Wir geben 4 Argumente an (mehr Details, siehe Referenz): src. Quellbild dst. Zielbild Größe (w, h). Definiert die Größe des zu verwendenden Kernels (von Breite w Pixel und Höhe h Pixel) Punkt (-1, -1). Gibt an, wo sich der Ankerpunkt (das ausgewertete Pixel) in Bezug auf die Nachbarschaft befindet. Wenn es einen negativen Wert gibt, dann wird die Mitte des Kerns als der Ankerpunkt betrachtet. Es wird von der Funktion GaussianBlur ausgeführt: Hier verwenden wir 4 Argumente (weitere Details finden Sie in der OpenCV-Referenz): Gaußsche Bewegungsdurchschnitte, Semimartingales und Optionspreise Wir bieten eine Charakterisierung der Gaußschen Prozesse mit stationären Inkrementen, die als gleitender Durchschnitt dargestellt werden können In bezug auf eine zweiseitige Brownsche Bewegung. Für ein solches Verfahren geben wir eine notwendige und hinreichende Bedingung, um ein Halbmodell in bezug auf die Filtration zu sein, die durch die zweiseitige Brownsche Bewegung erzeugt wird. Weiterhin zeigen wir, dass diese Bedingung impliziert, dass das Verfahren entweder eine endliche Variation oder ein Vielfaches einer Brownschen Bewegung in Bezug auf ein äquivalentes Wahrscheinlichkeitsmaß ist. Als Anwendung diskutieren wir das Problem der Optionspreise in Finanzmodellen, die durch Gaußsche Bewegungsdurchschnitte mit stationären Schritten gefahren werden. Insbesondere leiten wir Optionspreise in einer regulierten Bruchversion des BlackndashScholes-Modells ab. Gaußsche Prozesse Gleitende Durchschnittsdarstellung Semimartingale Gleichwertige Martingalmaßnahmen Optionspreise 1. Einleitung Sei ein Wahrscheinlichkeitsraum, der mit einer zweiseitigen Brownschen Bewegung ausgestattet ist. Dh ein kontinuierlicher zentrierter Gaußscher Prozeß mit Kovarianz Für eine Funktion, die null auf der negativen reellen Achse ist und für alle t gt0 genügt, kann man den zentrierten Gaußschen Prozeß mit stationären Inkrementen definieren. Der Zweck dieser Arbeit ist die Untersuchung von Prozessen von Die Form (1.1) im Hinblick auf die finanzielle Modellierung. Wenn (X t) t 0 ein stochastischer Prozess ist. Wir bezeichnen die kleinste Filtration, die die üblichen Annahmen erfüllt und die Filtration enthält. Wir bezeichnen die kleinste Filtration, die die üblichen Annahmen erfüllt und die Filtration enthält. Die Struktur des Papiers ist wie folgt. In Abschnitt 2 erinnern wir an ein Ergebnis von Karhunen (1950). Was die notwendigen und hinreichenden Bedingungen für ein stationäres zentriertes Gauß-Verfahren in der Form darstellen lässt. In Abschnitt 3 geben wir eine Charakterisierung jener Prozesse der Form (1.1) an, die - semimartingales sind, und zeigen, daß es sich um endliche Variationsprozesse handelt oder für jedes T isin (0, infin) ein äquivalentes Wahrscheinlichkeitsmaß existiert (Y t) t isin0 ist, T ein Vielfaches einer Brownschen Bewegung ist. In Abschnitt 4 wenden wir eine Transformation an, die in Masani (1972) eingeführt wurde, um eine eineindeutige Entsprechung zwischen stationären zentrierten Gaußschen Prozessen und zentrierten Gaußschen Prozessen mit stationären Inkrementen herzustellen, die Null für t & sub0; sind. Dies ermöglicht es, das Karhunens-Ergebnis zu zentrieren Gaußsche Prozesse mit stationären Inkrementen und zeigen, dass jeder Vorgang der Form (1.1) durch Semimartingales der Form (1.1) angenähert werden kann. Durch die Übertragung der Ergebnisse aus Abschnitt 3 auf den Rahmen stationärer zentrierter Gaußscher Prozesse erhält man eine Erweiterung des Satzes 6.5 von Knight (1992). Die eine notwendige und hinreichende Bedingung für einen Prozeß der Form (1.2) darstellt, um ein - Memartartingale zu sein. In Abschnitt 5 diskutieren wir das Problem der Optionspreise in Finanzmodellen, die von Prozessen der Form (1.1) angetrieben werden. Als Beispiel bewerten wir eine europäische Call-Option in einem regulierten gebrochenen BlackndashScholes-Modell. Siehe githubNewVistasGaussianMovingAverage für Details. Schließen Sie das externe Analogsignal (oder einen 10k Pot) an A0 und externe Masse an GND an. Verbinden Sie 10k Töpfe mit 3,3V, GND und Pins A1 und A2. Ändern Sie SAMPLEPERIOD an Ihre Beispielperiode. Ändern Sie den Modus in gleiches plotCurve (in Setup-Methode). Öffnen Sie einen seriellen Plotter (Ich mag SerialPlot) und starten Sie das Plotten der Daten live. Verschieben Sie den Cutoff-Topf (A2), bis die Kanten der Kurvenform passen (Je größer der Cutoff, desto genauer der Filter, desto mehr Berechnungen benötigen Sie, um dem gewichteten Durchschnitt viele winzige Gewichte hinzuzufügen). Ändern Sie den Modus in gleiches plotData (in Setup-Methode). Ändern Sie das analoge Signal und spielen Sie mit dem numSamples Pot (A1), um eine gute Balance zwischen Glätte und Latenz zu erhalten. Ändern Sie den Modus auf gleiche printWeights (in Setup-Methode). Schließen Sie den seriellen Plotter und öffnen Sie eine serielle Klemme. Setzen Sie die Karte zurück und kopieren Sie die Anzahl der Samples, das Gaußsche Gewichtsarray und die Gaußsche Gewichtsumme in Ihren Code. ExtendedCircularBuffer funktioniert gut für die Umsetzung dieses Filters in Ihrem Code. API-Dokumentation zu dieser Revision Revision 5: 8f49c3d759e4, committed vor 47 Stunden Comitter: smartsystemdesign Datum: Sa Jan 14 01:48:00 2017 0000 Übergeordnet: 4: d94974163522 Commit-Nachricht: Flags hinzugefügt, um Dinge selektiv zu drucken. SAMPLEPERIOD hinzugefügt, das Ihrer Abtastrate für die analoge Messung entsprechen sollte. Geändert in dieser Version Diese Website verwendet Cookies, um Informationen auf Ihrem Computer zu speichern. Durch die Nutzung unserer Website erklären Sie sich mit unseren Cookies einverstanden. ARM-Websites verwenden zwei Arten von Cookies: (1) diejenigen, die die Funktionalität der Website ermöglichen und nach Bedarf durchführen können, und (2) analytische Cookies, die anonym die Besucher nur während der Nutzung der Website verfolgen. 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