Moving Average Imagej

Nomes comuns do filtro médio: filtragem média, alisamento, média, filtragem de caixa Descrição breve A filtragem média é um método simples, intuitivo e fácil de implementar de imagens de suavização, ou seja, reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo. Muitas vezes, é usado para reduzir o ruído nas imagens. Como funciona A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem com o valor médio (médio) de seus vizinhos, inclusive em si. Isso tem o efeito de eliminar valores de pixels que não são representativos de seus arredores. A filtragem média geralmente é pensada 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, é usado um kernel quadrado de 32153, como mostrado na Figura 1, embora os grãos maiores (por exemplo 52155 quadrados) possam ser usados ​​para um alisamento mais severo. (Observe que um kernel pequeno pode ser aplicado mais de uma vez para produzir um efeito semelhante, mas não idêntico, como uma única passagem com um kernel grande). Figura 1 324a3 kernel de média usado frequentemente na filtração média. Computação da convolução direta de uma imagem com Este kernel realiza o processo de filtragem médio. Diretrizes para uso A filtragem média é mais comumente usada como um método simples para reduzir o ruído em uma imagem. Nós ilustramos o filtro usando o original corrompido por ruído gaussiano com uma média de zero e um desvio padrão () de 8. mostra o efeito de aplicar 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 em 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 mostrar o efeito de suavizar a imagem ruidosa com um filtro médio 32153. Uma vez que os valores de pixel do ruído de disparo são muitas vezes muito diferentes dos valores circundantes, eles tendem a distorcer significativamente a média de pixels 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 agora está muito desfocada. Estes exemplos ilustram os dois principais problemas com a 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 aproxima de uma borda, o filtro irá interpolar novos valores para pixels na borda e, desse modo, irá desfocar essa borda. Isso pode ser um problema se forem necessárias bordas afiadas na saída. Ambos os problemas são abordados pelo filtro mediano. O que geralmente é um filtro melhor para reduzir o ruído do que o filtro médio, mas leva mais tempo para calcular. Em geral, o filtro médio atua como um filtro de freqüência de passagem baixa e, portanto, reduz os derivados de intensidade espacial presentes na imagem. Nós já vimos esse efeito como um abrandamento das características faciais no exemplo acima. Agora, considere a imagem que representa uma cena que contém uma gama mais ampla de diferentes freqüências espaciais. Depois de suavizar uma vez com um filtro médio 32153, obtemos Observe que a baixa informação de freqüência espacial em segundo plano não foi significativamente afetada pela filtragem, mas as bordas (uma vez crisp) do primeiro plano foram suavizadas. Depois de filtrar com um filtro 72157, obtemos uma ilustração ainda mais dramática desse fenômeno. Compare esse resultado com o obtido passando um filtro 32153 sobre a imagem original três vezes em Variantes Comuns. As variações no filtro de suavização médio discutido aqui incluem Threshold Averaging 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 do que um limite predefinido. Isso tem o efeito de que o ruído seja 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 suavizar. Um dos mais comuns é o filtro de alisamento gaussiano. Experiência interativa Você pode experimentar de forma interativa com este operador clicando aqui. O filtro médio é calculado usando uma convolução. Você consegue 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 dessa convolução mais rápida Use um detector de borda na imagem e anote a força da saída. Em seguida, aplique um filtro médio 32153 para a imagem original e execute novamente o detector de borda. Comente sobre a diferença. O que acontece se um filtro 52155 ou 72157 for usado Aplicando um filtro médio 32153 duas vezes não produz o mesmo resultado que a aplicação de um filtro médio 52155 uma vez. No entanto, um kernel de convolução 52155 pode ser construído, o que é equivalente. O que esse kernel parece ser 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 enfrentaria o ruído gaussiano que não era simétrico em torno de zero. Tente alguns exemplos. Referências R. Boyle e R. Thomas Computer Vision: um primeiro curso. Blackwell Scientific Publications, 1988, pp. 32 - 34. E. Davies Visão da máquina: teoria, algoritmos e praticidades. 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. Um conselho mais geral sobre a instalação HIPR local está disponível na seção introdutória de Informações locais. Médias de movimentação: como usá-las Algumas das principais funções de uma média móvel são identificar tendências e reversões. Medir a força de um impulso de ativos e determinar áreas potenciais onde um bem irá encontrar suporte ou resistência. Nesta seção, vamos apontar como diferentes períodos de tempo podem monitorar a dinâmica e como as médias móveis podem ser benéficas na determinação de perdas de parada. Além disso, abordaremos algumas das capacidades e limitações das médias móveis que se deve considerar ao usá-las como parte de uma rotina comercial. Tendência A tendência de identificação é uma das principais funções das médias móveis, que são utilizadas pela maioria dos comerciantes que procuram tornar a tendência seu amigo. As médias móveis são indicadores de atraso. O que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmam as tendências uma vez que foram estabelecidas. Como você pode ver na Figura 1, uma ação é considerada como uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel e a média está inclinada para cima. Por outro lado, um comerciante usará um preço abaixo de uma média inclinada para baixo para confirmar uma tendência de baixa. Muitos comerciantes só considerarão manter uma posição longa em um ativo quando o preço estiver negociando acima de uma média móvel. Esta regra simples pode ajudar a garantir que a tendência funcione no favor dos comerciantes. Momentum Muitos comerciantes iniciantes perguntam como é possível medir o impulso e como as médias móveis podem ser usadas para enfrentar tal façanha. A resposta simples é prestar muita atenção aos períodos de tempo utilizados na criação da média, pois cada período de tempo pode fornecer informações valiosas sobre diferentes tipos de dinâmica. Em geral, o impulso de curto prazo pode ser avaliado considerando médias móveis que se concentrem em períodos de 20 dias ou menos. Analisar as médias móveis que são criadas com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerada como uma boa medida de impulso a médio prazo. Finalmente, qualquer média móvel que use 100 dias ou mais no cálculo pode ser usada como medida de impulso a longo prazo. O senso comum deve dizer-lhe que uma média móvel de 15 dias é uma medida mais adequada do impulso de curto prazo do que uma média móvel de 200 dias. Um dos melhores métodos para determinar a força e a direção de um impulso dos ativos é colocar três médias móveis em um gráfico e depois prestar muita atenção à forma como eles se acumulam em relação um ao outro. As três médias móveis que geralmente são usadas têm intervalos de tempo variáveis ​​na tentativa de representar movimentos de preços de curto, médio e longo prazos. Na Figura 2, um forte impulso ascendente é observado quando as médias de curto prazo estão localizadas acima das médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Por outro lado, quando as médias de curto prazo estão localizadas abaixo das médias a longo prazo, o impulso está na direção descendente. Suporte Outro uso comum das médias móveis é determinar possíveis suportes de preços. Não é preciso muita experiência em lidar com as médias móveis para perceber que o preço decrescente de um ativo geralmente irá parar e inverter a direção ao mesmo nível que uma média importante. Por exemplo, na Figura 3, você pode ver que a média móvel de 200 dias foi capaz de suportar o preço do estoque depois que caiu de sua alta perto de 32. Muitos comerciantes anteciparão um salto das principais médias móveis e usarão outros Indicadores técnicos como confirmação do movimento esperado. Resistência Uma vez que o preço de um activo cai abaixo de um nível influente de suporte, como a média móvel de 200 dias, não é incomum ver o ato médio como uma barreira forte que impede os investidores de empurrar o preço acima dessa média. Como você pode ver no gráfico abaixo, essa resistência é freqüentemente usada pelos comerciantes como um sinal para tirar lucros ou para fechar qualquer posição longa existente. Muitos vendedores curtos também usarão essas médias como pontos de entrada porque o preço muitas vezes rejeita a resistência e continua seu movimento mais baixo. Se você é um investidor que está mantendo uma posição longa em um ativo que está negociando abaixo das principais médias móveis, pode ser do seu melhor interesse observar esses níveis de perto porque podem afetar o valor do seu investimento. Stop-Losses As características de suporte e resistência das médias móveis tornam-na uma ótima ferramenta para gerenciar riscos. A capacidade das médias móveis para identificar locais estratégicos para definir ordens stop-loss permite que os comerciantes reduzam a perda de posições antes que elas possam aumentar. Como você pode ver na Figura 5, os comerciantes que detêm uma posição longa em um estoque e definem suas ordens de stop-loss abaixo de médias influentes podem economizar muito dinheiro. O uso de médias móveis para definir ordens de stop-loss é a chave para qualquer estratégia de negociação bem-sucedida.