Obrazj średnia ruchoma

Średnie kroczące Jak z nich korzystać. Niektóre podstawowe funkcje średniej ruchomej to określenie trendów i odwróceń mierzenia siły siły nabywczej i określenie potencjalnych obszarów, w których składnik aktywów znajdzie wsparcie lub opór W tej sekcji zwrócimy uwagę różne okresy czasu mogą monitorować dynamikę i jak średnie ruchome mogą być korzystne w ustalaniu strat przystankowych Ponadto zajmiemy się niektórymi możliwościami i ograniczeniami przenoszenia średnich, które należy rozważyć podczas ich używania w ramach rutynowych trendów Trend identyfikacji trendów jest jednym najważniejszych funkcji średnich kroczących, które są wykorzystywane przez większość przedsiębiorców, którzy dążą do tego, aby ich przyjaciel Moving averages był wskaźnikiem słabiej rozwiniętym, co oznacza, że ​​nie przewidują nowych trendów, ale potwierdzają trendy, które zostały ustalone Jak widać w Rys. 1, uważa się, że towar jest w trendzie wzrostowym, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej, a średnia jest nachylona w górę. Odwrotnie, przedsiębiorca użyje cena poniżej średniej nachylonej w dół, aby potwierdzić spadek Wielu przedsiębiorców rozważa tylko posiadanie długiej pozycji w aktywach, gdy cena jest powyżej średniej ruchomej Ta prosta zasada może pomóc w tym, że tendencja ta działa na korzyść handlowców. Może wiele początkujących handlowcy pytają, jak można mierzyć moment i jak średnie ruchy mogą być wykorzystane do pokonania takiego wyczynu Prostą odpowiedzią jest zwrócenie szczególnej uwagi na okresy czasu używane do tworzenia średniej, ponieważ każdy okres czasu może dostarczyć cennych informacji na różne typy momentum Ogólnie rzecz biorąc, moment pędu krótkoterminowego można oszacować, patrząc na ruchome średnie, które skupiają się na okresach 20 dni lub krótszych Patrzenie na ruchome średnie, które są tworzone w okresie od 20 do 100 dni, jest ogólnie uważane za dobrą miarę średniookresowa dynamika Wreszcie każda średnia ruchoma, która wykorzystuje 100 dni lub więcej w kalkulacji, może być wykorzystana jako środek dalekosiężnego rozsądku Powinieneś powiedzieć, że 15-dniowa ave ruchoma wściekłość jest bardziej odpowiednim środkiem krótkoterminowego tempa niż 200-dniowa średnia ruchoma. Jedną z najlepszych metod określania siły i kierunku dynamiki aktywów jest umieszczenie trzech średnich ruchów na wykresie, a następnie zwracać szczególną uwagę Jak stosują się do siebie nawzajem Trzy średnie ruchome, które są powszechnie stosowane mają różne zakresy czasowe w celu przedstawienia krótkoterminowych, średnio - i długoterminowych zmian cen Na rysunku 2 silny wzrost jest widoczny, gdy krótszy Średnie wartości średnie znajdują się powyżej średnich dugoterminowych, a dwa średnie różnią się w przeciwieństwie do średnich krótkoterminowych poniżej średniej długoterminowej, momentum jest w kierunku skierowanym ku dołowi. Wsparcie Kolejnym powszechnym wykorzystaniem średnich kroczących jest określanie potencjalnych cen Nie potrzebuje zbyt wiele doświadczeń w poruszaniu się ze średnimi kroczącymi, aby zauważyć, że spadająca cena aktywów często zatrzymuje się i odwraca kierunek na tym samym poziomie, co ważny średnia Na przykład na rysunku 3 widać, że 200-dniowa średnia ruchoma była w stanie podeprzeć cenę akcji po spadnięciu z wysokiego poziomu w pobliżu 32 Wielu przedsiębiorców przewiduje odbijanie się od głównych średnich kroczących i wykorzysta inne wskaźniki techniczne jako potwierdzenie przewidywanego ruchu. Oprocentowanie Gdy cena aktywa spadnie poniżej wpływowego poziomu wsparcia, takiego jak 200-dniowa średnia ruchoma, nie jest rzadkością, aby zobaczyć przeciętny czynnik jako silną barierę, która uniemożliwia inwestorom naciskając cenę powyżej tej średniej Jak widać z poniższego wykresu, opór ten jest często używany przez handlowców jako znak do zysków lub wyeliminowania istniejących długich pozycji Wiele krótkich sprzedawców będzie również używać tych średnich jako punktów wejścia, ponieważ cena często odbija się od oporu i kontynuuje swój ruch niższy Jeśli jesteś inwestorem, który trzyma długą pozycję w aktywach poniżej głównych średnich kroczących, może być w Twoim najlepszym interesie, aby zobaczyć te e poziomy ściśle, ponieważ mogą znacząco wpłynąć na wartość Twojej inwestycji. Straty utraty Wsparcie i oporność charakterystyk średnich kroczących sprawiają, że są one doskonałym narzędziem zarządzania ryzykiem Zdolność przenoszenia średnich do określania miejsc strategicznych w celu ustalania zleceń stop loss pozwala handlowcom aby wyeliminować utratę pozycji, zanim będą mogły rosnąć większe Jak widać na rysunku 5, handlowcy, którzy posiadają długą pozycję w magazynie i ustawiają swoje zlecenia stop loss poniżej średnich wpływów, mogą zaoszczędzić sobie dużo pieniędzy Używając średnich kroków, aby ustawić stop loss-loss jest kluczem do każdej udanej strategii handlowej. REDUKCJA NACIŚNIĘCIA PRZEZ OBRAZ JAKOŚCIOWANIA. Hałas w obrazie może pogarszać poziom szczegółów w cyfrowych lub filmowych zdjęciach, a zatem redukcja tego hałasu może znacznie zwiększyć końcowy obraz lub wydrukować Problem polega na tym, że większość technik mających na celu redukcję lub usunięcie szumu zawsze kończy się zmiękczaniem obrazu. Niektóre zmiękczanie może być dopuszczalne dla obrazów składających się głównie z gładkiej wody lub nieba, ale liście i n krajobrazy mogą ponieść nawet konserwatywne próby zmniejszenia hałasu. W tej części porównuje się kilka wspólnych metod redukcji szumów, a także wprowadza alternatywną technikę uśredniającą wiele ekspozycji w celu zredukowania hałasu Uśrednianie obrazu jest powszechne w zaawansowanej astrofotografii, ale jest niewłaściwie wykorzystane inne rodzaje słabego oświetlenia i fotografii nocnej Uśrednianie ma możliwość redukcji szumu bez uszczerbku dla szczegółów, ponieważ rzeczywiście zwiększa współczynnik SNR sygnału do szumu obrazu Dodatkowym atutem jest to, że uśrednianie może również zwiększyć głębię bitową obrazu poza to, co może być szczególnie przydatny dla tych, którzy chcą naśladować gładkość ISO 100, ale których aparat tylko sprowadza się do ISO 200, takich jak większość cyfrowych lustrzanek firmy Nikon. Uśrednianie obrazu działa na założeniu, że hałas w Twoim obrazie jest naprawdę losowy W ten sposób losowe fluktuacje powyżej i poniżej rzeczywistych danych obrazu będą stopniowo wyrównywać jako średnie e i więcej zdjęć Jeśli wykonano dwa zdjęcia z gładkiej szarej plamki, przy użyciu tych samych ustawień aparatu, w identycznych warunkach, temperaturze, oświetleniu itd., można uzyskać obrazy podobne do pokazanych na lewym rysunku. Powyższy wykres przedstawia jasność fluktuacje wzdłuż cienkich niebieskich i czerwonych pasków pikseli na obrazach górnych i dolnych odpowiednio przerywana linia pozioma przedstawia średnią lub to, co ma wyglądać, jeśli było zero hałasu Należy zauważyć, że każda czerwona i niebieska linia nieznacznie zmienia się powyżej i poniżej linia przerywana Jeśli mamy wziąć wartość pikseli w każdej lokalizacji wzdłuż tej linii i przeciętnie ją dla wartości pikseli w tej samej lokalizacji dla innego obrazu, to wariacja jasności zostanie zmniejszona w następujący sposób. Mimo że średnia z dwa nadal wahają się powyżej i poniżej średniej, maksymalne odchylenie jest znacznie zredukowane Wizualnie, ma to wpływ na poprawienie plastra po lewej stronie wydaje się gładsza Dwa uśrednione obrazy zwykle wytwarzają n o co jest porównywalne z ustawieniem ISO, który jest o połowę delikatny, więc dwa uśrednione zdjęcia wykonane w standardzie ISO 400 są porównywalne z jednym obrazem wykonanym w ISO 200 itd. Ogólnie, wielkość fluktuacji szumu zmniejsza się o pierwiastek kwadratowy liczby obrazów uśrednione, więc musisz średnio 4 obrazy, aby zmniejszyć wielkość na pół. POKÓJ PORÓWNAWCZE SZCZEGÓŁY PORÓWNEGO Następny przykład ilustruje skuteczność uśredniania obrazu w przykładzie rzeczywistym Poniższe zdjęcie zrobiono na ISO 1600 na Canon EOS 300D Digital Rebel i cierpi z powodu nadmiernego hałasu. Auto Threshold. Ta wtyczka binarises 8 i 16-bitowe obrazy przy użyciu różnych globalnych metod progowych pochodzących z histogramu Segmentowane fazy jest zawsze pokazane jako białe 255.For lokalne progowe, a nie globalne, zobacz Auto Local Wtyczka progowa. ImageJ wymaga v1 42 m lub nowszego Skopiuj plik z folderu Wtyczki programu ImageJ i uruchom ponownie program ImageJ lub uruchom polecenie Help Help Update Menus. Po tym jak nowe polecenie powinno pojawić się w oknie Image Adjust Auto Threshold. Fiji ta wtyczka jest częścią dystrybucji Fidżi, nie ma potrzeby pobierania. Metoda wybiera algorytm, który ma być zastosowany szczegółowo poniżej. Ignoruj ​​czarne i Ignoruj ​​białe opcje ustaw kosze histogramów na 0 i 255 greylevels na 0 odpowiednio Może to być przydatne, jeśli zdigitalizowany obraz ma prześmiercone lub prześwietlone piksele. W przeciwnym razie obiekt na czarnym tle ustawia na białe piksele o wartościach przekraczających wartość progową inaczej, ustawia na białe wartości mniej lub równe progu. Ustaw Wartość progowa zamiast wartości progowych pojedynczych obrazów ustawia wartość progową LUT, bez zmiany danych pikseli Działa to tylko dla pojedynczych obrazów. Jest przetwarzanie stosu, dostępne są dwa dodatkowe opcje Stos może być stosowany do przetwarzania wszystkich plastrów progu każdego kawałka niezależnie od tego, czy ta opcja jest niezaznaczona, tylko bieżący kawałek zostanie przetworzony Użyj histogramu stosu najpierw obliczy histogram całego stosu, a następnie oblicza bazę progową d na tym histogramie i wreszcie binarises wszystkich plasterków z tą pojedynczą wartością Wybranie tej opcji również wybiera opcję Stack powyżej automatycznie.1 Ten plugin jest dostępny poprzez wpis menu Image Auto Threshold, jednakże metody progowe zostały również częściowo zaimplementowane w obrębie profili ImageJ aplet dostępny za pomocą wejścia menu Korekta obrazu (Image Adjust Threshold) Podczas gdy wtyczka automatycznego limitu może używać lub zignorować krańcowe histogramy obrazu Zignorować kolor czarny, Zignorować biały aplet nie może domyślnie zignorować histogramu, ale inne metody nie oznaczają dwa polecenia na tym samym obrazie mogą powodować wyraźne różnice wyników W istocie wtyczka Auto Threshold z poprawnymi ustawieniami umożliwia odtwarzanie wyników apletu, ale nie na drodze2. W wersji 1 12 wtyczka obsługuje progowanie 16- bitowych Ponieważ wtyczka automatycznej progresji przetwarza całą przestrzeń skali szarości, może to być powolne w przypadku obrazu 16-bitowego s Zauważ, że aplet Images ThraSQL przetwarza również obrazy 16-bitowe, ale w rzeczywistości ImageJ najpierw oblicza histogram z 256 pojemnikami Dlatego mogą być różnice w wynikach uzyskanych na obrazach 16-bitowych podczas używania apletu i prawdziwego 16-bitowego wyniki uzyskane dzięki tej wtyczce Zauważ, że dla przyspieszenia histogram jest nawiasowany, aby obejmować tylko zakres pojemników zawierających dane i unikać przetwarzania pustych pojemników histogramowych w obu ekstremach.3 Wynik 16 bitowych obrazów i stosów podczas przetwarzania wszystkich plastrów jest 8-bitowy kontener pokazujący wynik białego 255 odpowiadający koncepcji obrazu binarnego, tzn. 8 bitów o wartościach 0 i 255. Jednak w przypadku stosów, w których tylko jeden punkt jest progresywny, wynik jest nadal 16-bitowym kontenerem z progową fazą pokazaną jako białe 65535 To zachowanie danych nietkniętych w pozostałych plastrach Opcja Wypróbuj wszystkie zachowuje 16-bitowy format, aby nadal wyświetlać obrazy za pomocą metod, które mogą nie otrzymać progu Obrazy i stosy, e niemożliwe do progu pozostają niezmienione.4 Ten sam obraz w 8 i 16 bitach bez skalowania zwraca tę samą wartość progową, jednakże metoda Lis zwróciła pierwotnie różne wartości, gdy dane obrazu zostały przesunięte np. przy dodawaniu stałej wartości do wszystkich pikseli implementacja pozwala uniknąć tego problemu związanego z przesunięciem.5 Ten sam obraz skalowany przez wartość stałą, np. pomnożąc wszystkie piksele o stałą wartość, zwraca podobny wynik progowy w granicach 2 poziomów skali szarości oryginalnego obrazu nieskalowanego dla wszystkich metod, z wyjątkiem Huang, Li i Trójkąta należnego na sposób działania tych algorytmów. Jaka metoda segmentuje Twoje dane najlepiej. Można spróbować odpowiedzieć na to pytanie, korzystając z opcji "Próbuj wszystkie". Tworzy montaż z wynikami wszystkich metod, umożliwiając zbadanie, w jaki sposób różne algorytmy działają na konkretnym obrazie lub stosie Używając stosów, w niektórych przypadkach może nie być dobrym pomysłem, aby segmentować każdy kawałek indywidualnie, a nie przy pojedynczym progu dla wszystkich plastrów spróbować od przykładowe obrazy, aby lepiej zrozumieć ten problem. Spróbuj wszystkich metod. W przypadku przetwarzania stosów z wieloma plastrami, montaż może stać się bardzo duży.16 razy większy rozmiar stosu i jedno ryzyko wyczerpania się pamięci RAM Okno wyskakujące pojawi się, gdy stosy mają więcej niż 25 plasterków w celu potwierdzenia, czy procedura powinna wyświetlać wyniki montowane Zaznacz opcję Nie, aby obliczyć wartości progowe i wyświetlić je w oknie dziennika. Jest to oryginalna metoda automatycznego progowania dostępnego w programie ImageJ, która jest odmianą algorytmu IsoData opisanego poniżej. Opcja domyślna powinna zwracać te same wartości, co wartość automatycznego progu automatycznej korekcji obrazu, przy wyborze opcji Zignoruj ​​czarną i Zignoruj ​​białą Aby wskazać segmentację pożądanej fazy, użyj opcji Białe obiekty na czarnym tle Metoda IsoData jest również znana jako iteracyjne intermeans. Implements Huang s fuzzy thresholding metoda Ta funkcja entropii Shannona można też użyć funkcji entropii Yagera. Ported from ME Celebi s fourier0 8 routine es 1 i 2. To zakłada bimodalny histogram Histogram jest wielokrotnie iterowany z użyciem średniej bieżącej wielkości 3, dopóki jest tylko dwa lokalne maksima j i k Próg t jest następnie obliczany jako jk 2 Obrazy z histogramami o bardzo nierównych wierzchołkach lub szerokie i dolne nie są odpowiednie dla metody metody. Ported z Antti Niemist kodu MATLAB Zobacz tutaj, aby uzyskać doskonałą prezentację slajdów i jego oryginalny kod MATLAB. Interymatywna procedura oparta na algorytmie isodata. Procedura dzieli obraz na obiekt i tło przyjmując początkowy próg, obliczane są średnie piksele przy lub poniżej progu i pikseli powyżej Obliczane są średnie z tych dwóch wartości, próg jest zwiększany i proces jest powtarzany do momentu, gdy wartość progowa jest większa od średniej złożonej is. Several implementacje tej metody istnieją Zobacz kod źródłowy dalsze komentarze. Implements Li s Minimum progowa Entropy Cross Metoda oparta na itera wersja druga poniżej algorytmu. Li, CH Lee, CK 1993, Minimalne przekroczenie progu entropii, rozpoznawanie wzorców 26 4 617-625.Li, CH Tam, PKS 1998, algorytm iteracyjny dla minimalnego progu entropii krzyżowej, znaki rozpoznawania wzoru 18 8 771-776.Sezgin, M Sankur, B 2004, Badanie nad technikami progresji obrazu i ilościową ocenę skuteczności, Journal of Electronic Imaging 13 1 146-165.Ported from ME Celebi s fourier0 8 procedury 3 i 4.Implements Kapur-Sahoo - Wszystko maksymalna metoda progowa Entropy. Kapur, JN Sahoo, PK Wong, ACK 1985, Nowa metoda progresji obrazu w skali szarości przy użyciu Entropii Histogramu, Graficznych i Przetwarzania Obrazu 29 3 273-285.Ported from ME Celebi s Czterier0 8 procedur 5 i 6. Używa średnio szarych poziomów jako progów Używanych przez inne metody jako pierwszy próg zgadywania. Glasbey, CA 1993, Analiza algorytmów progowych opartych na histogramie, modeli graficznych CVGIP i przetwarzania obrazu 55 532-5 37. Powtarzająca implementacja Kittlera i Ilingwortha Minimalna progówka błędów. To wdrożenie zdaje się zbliżać częściej niż oryginalne. Niemniej czasami algorytm nie zbliża się do rozwiązania W takim przypadku ostrzeżenie jest zgłaszane do okna dziennika i domyślne wyniki do pierwotnego oszacowania progu obliczanego przy użyciu metody średniej Zignoruj ​​czarne lub Ignoruj ​​białe opcje mogą pomóc uniknąć tego problemu. Kittler, J Illingworth, J 1986, Minimalna wartość progowa błędów, rozpoznawanie wzorców 19 41-47.Ported from Antti Niemist kod MATLAB Zobacz tutaj, aby uzyskać doskonałą prezentację slajdów i oryginalny kod MATLAB. Podobnie jak w metodzie Intermodes, zakłada się histogram bimodalny Histogram jest wielokrotnie iterowany z użyciem średniej prędkości 3, dopóki nie pojawi się tylko dwa maksima lokalne Próg t jest takie, że yt 1 yt yt 1.Images z histogramami posiadającymi bardzo nierówne piki lub szerokie i dolne nie są odpowiednie dla tej metody. Port z kodu MATLAB dla Antti Niemist Zobacz tutaj, aby uzyskać doskonałą prezentację slajdów i oryginalną metodę MATLAB. Tsai s próbuje zachować momenty oryginalnego obrazu w progowym wyniku. Ported z ME Celebi s fourier0 8 procedur 7 i 8.Otsu s algorytm grupowania progowego wyszukuje próg, który minimalizuje wariancję wewnątrz klasy, zdefiniowaną jako ważona suma wariancji dwóch klas. Portowany z kodu C przez Jordan'a Bevik. Assume ułamek ułamków pikseli pierwszego planu na 0 5.Ported z Antti Niemist s Kod MATLAB Zobacz tutaj, aby uzyskać doskonałą prezentację slajdów i oryginalny kod MATLAB. W podobny sposób do metody MaxEntropy, ale przy użyciu entropii Renyi s. Kapur, JN Sahoo, PK Wong, ACK 1985, Nowa metoda progresji obrazu na poziomie szarym Entropia Histogramu, Modeli Graficznych i Przetwarzania Obrazu 29 3 273-285.Ported z ME Celebi s fourier0 8 procedur 9 i 10.Portowane z ME Celebi s fourier0 8 procedury 11 i 12. Jest to implementacja Metoda trójkąta. Modyfikowana przez Johanna Schindelina wtyczka TriangleAlgorithm. Algorytm Trójkąta, metoda geometryczna, nie może stwierdzić, czy dane są przekrzywione do jednej lub innej strony, ale przyjmuje maksymalny tryb szczytowy w pobliżu jednego końca histogramu i wyszukuje w kierunku drugiego końca Powoduje to problem ze względu na brak informacji o rodzaju obrazu, który ma być przetworzony lub gdy maksimum nie znajduje się w pobliżu jednego z skrajnych histogramów powodujących dwa możliwe obszary progowe między tymi maksimum a skrajnymi Tutaj algorytm został rozszerzony, aby znaleźć na po której stronie maksymalnego szczytu dane idą najdalej i szukają progu w obrębie największego zakresu. Zastosowanie metody progowej YenS. Przypisane przez ME Celebi s fourier0 8 procedury 13 i 14.