غوس المتوسط المتحرك

تمهيد الصور التفسير أدناه ينتمي إلى كتاب الرؤية الكمبيوتر: خوارزميات وتطبيقات ريتشارد سيليسكي و ليارنينغوبينكف تجانس. وتسمى أيضا التشويش. هو عملية معالجة الصور بسيطة ومتكررة. هناك العديد من الأسباب لتمهيد. في هذا البرنامج التعليمي سوف نركز على تجانس من أجل الحد من الضوضاء (سترى الاستخدامات الأخرى في الدروس التالية). لإجراء عملية تمهيد سوف نقوم بتطبيق فلتر على صورتنا. النوع الأكثر شيوعا من المرشحات خطية. حيث يتم تحديد قيمة pixel8217s الناتج (أي) كمجموع مرجح لقيم بكسل الإدخال (بمعنى:) يساعد على تصور عامل تصفية كنافذة من المعاملات التي تنزلق عبر الصورة. وهناك العديد من أنواع المرشحات، وهنا سوف نذكر الأكثر استخداما: تصفية مربع عادي هذا المرشح هو أبسط من كل كل بكسل الانتاج هو متوسط ​​جيرانها النواة (كل منهم يساهم بأوزان متساوية) نواة أدناه: غاوسيان مرشح ربما المرشح الأكثر فائدة (وإن لم يكن أسرع). يتم تصفية غاوس عن طريق تحويل كل نقطة في صفيف الإدخال مع نواة غاوس ثم تلخيص كل منهم لإنتاج مجموعة المخرجات. فقط لجعل الصورة أكثر وضوحا، وتذكر كيف نواة 1D غاوس تبدو وكأنها على افتراض أن الصورة هي 1D، يمكنك ملاحظة أن بكسل يقع في الوسط سيكون أكبر وزن. ينخفض ​​وزن جيرانها مع زيادة المسافة المكانية بينها وبين بكسل المركز. تذكر أنه يمكن تمثيل غاوس ثنائي الأبعاد على النحو التالي: ميديان فيلتر يعمل المرشح الوسيط على كل عنصر من عناصر الإشارة (في هذه الحالة الصورة) ويستبدل كل بكسل بمتوسط ​​وحدات البكسل المجاورة (الموجود في حي مربع حول البكسل المقيسة ). تصفية الثنائية حتى الآن، شرحنا بعض المرشحات التي الهدف الرئيسي هو تسهيل صورة المدخلات. ومع ذلك، في بعض الأحيان المرشحات لا تذوب فقط الضوضاء، ولكن أيضا على نحو سلس بعيدا حواف. لتجنب هذا (على الأقل إلى حد ما)، يمكننا استخدام مرشح ثنائي. وبطريقة مماثلة للمرشاح الغوسي، يراعي المرشح الثنائي وحدات البكسل المجاورة مع الأوزان المخصصة لكل منها. هذه الأوزان لها عنصرين، الأول منها هو نفس الترجيح المستخدم من قبل مرشح غاوس. ويأخذ العنصر الثاني في الاعتبار الفرق في الكثافة بين البكسل المجاور والبكسل المقيَّم. للحصول على شرح أكثر تفصيلا يمكنك التحقق من هذا الرابط ماذا يفعل هذا البرنامج بتحميل الأحمال تطبيق 4 أنواع مختلفة من المرشحات (شرح في نظرية) وتظهر الصور التي تمت تصفيتها بالتتابع شرح Let8217s تحقق من وظائف أوبينكف التي تنطوي فقط على إجراء تمهيد، منذ بقية هو معروف بالفعل من الآن. مرشح كتلة عادي: أوبينكف يوفر طمس وظيفة لأداء تمهيد مع هذا الفلتر. نحدد 4 وسيطات (مزيد من التفاصيل، راجع المرجع): سرك. مصدر الصورة دست. صورة الوجهة حجم (w، h). يحدد حجم النواة ليتم استخدامها (عرض w بكسل و ارتفاع h بكسل) نقطة (-1، -1). يشير إلى مكان وجود نقطة الارتكاز (البكسل الذي تم تقييمه) فيما يتعلق بالحي. إذا كان هناك قيمة سلبية، ثم يعتبر مركز النواة نقطة ارتساء. يتم تنفيذ ذلك من قبل وظيفة غوسيانبلور: هنا نستخدم 4 الوسيطات (مزيد من التفاصيل، والتحقق من مرجع أوبينكف): المتوسطات الغوسية المتحركة، سيميمارتينغاليس وتسعير الخيارات نحن نقدم توصيف العمليات الغوسية مع الزيادات الثابتة التي يمكن تمثيلها كمتوسط ​​متحرك فيما يتعلق بحركة براونية من جانبين. لمثل هذه العملية نعطي شرطا ضروريا وكافيا ليكون سيميمارتينغال فيما يتعلق الترشيح الناتجة عن حركة براونين من جانبين. وعلاوة على ذلك، نبين أن هذا الشرط يعني أن العملية إما من الاختلاف المحدود أو مضاعف للحركة البنيان فيما يتعلق قياس الاحتمال المكافئ. كطلب نناقش مشكلة التسعير الخيار في النماذج المالية مدفوعة غوسيان المتوسطات المتحركة مع الزيادات الثابتة. على وجه الخصوص، ونحن نستمد أسعار الخيار في نسخة كسور منتظمة من نموذج بلاكنداشكوليز. العمليات الغوسية متوسط ​​التمثيل المتحرك سيميمارتينغاليس مقاييس مارتينغال المكافئة تسعير الخيار 1. مقدمة اسمحوا أن تكون مساحة الاحتمال مجهزة بحركة براونين من جانبين. أي عملية جاوسية مركزة متواصلة مع التباين بالنسبة لوظيفة صفر على المحور الحقيقي السالب وترضي لجميع t gt0، يمكن للمرء أن يحدد عملية غوسية تتمركز مع الزيادات الثابتة، والغرض من هذه الورقة هو دراسة عمليات (1.1) بهدف النمذجة المالية. إذا كانت (x t) t 0 عملية عشوائية على. ونحن نشير إلى أصغر الترشيح الذي يفي الافتراضات المعتادة ويحتوي على الترشيح ونحن ندل على أصغر الترشيح الذي يفي الافتراضات المعتادة ويحتوي على الترشيح هيكل الورقة على النحو التالي. في القسم 2 نذكر نتيجة كارهونن (1950). الذي يعطي الظروف اللازمة والكافية لعملية غاوس مركزية تتمركز في شكل حيث. في القسم 3 نعطي وصفا لتلك العمليات في الشكل (1.1) التي هي - simimartingales ونظهر أنها إما عمليات الاختلاف محددة، أو لكل T إيسين (0، إنفين)، وهناك مقياس الاحتمال المكافئ الذي بموجبه (Y t) t isin0، T هو مضاعف حركة براونية. في القسم 4 نطبق تحولا تم إدخاله في ماساني (1972) لإنشاء مراسلات واحد إلى واحد بين عمليات غاوس مركزية ثابتة وعمليات غاوس مركزية مع الزيادات الثابتة التي هي صفر ل t 0. وهذا يسمح لنا لتمديد نتيجة كارهوننس إلى تركزت العمليات الغوسية مع الزيادات الثابتة ولإظهار أن كل عملية من النموذج (1.1) يمكن تقريبها من خلال نصف نصف من النموذج (1.1). عن طريق نقل النتائج من القسم 3 إلى إطار العمليات الغوسية المتمركزة الثابتة، نحصل على تمديد نظرية 6.5 من فارس (1992). الذي يعطي شرطا ضروريا وكافيا لعملية من الشكل (1.2) لتكون - simimartingale. في القسم 5 نناقش مشكلة تسعیر الخیارات في النماذج المالیة التي تقودھا عملیات النموذج (1.1). وكمثال على ذلك نحن سعر خيار الدعوة الأوروبي في نموذج بلاكنداشكوليز كسور منظم. انظر جيثوبنوفيستاسغوسيانوفينغافيراج لمزيد من التفاصيل. توصيل إشارة التناظرية الخارجية (أو وعاء 10K) إلى A0 والأرض الخارجية ل غند. توصيل الأواني 10K إلى 3.3V، غند ودبابيس A1 و A2. تغيير سامبليبيريود تحديد فترة العينة الخاصة بك. تغيير الوضع إلى بلوتكورف متساوية (في طريقة الإعداد). فتح الراسمة التسلسلية (أنا أحب سيريالبلوت) والبدء بالتآمر البيانات الحية. نقل وعاء القطع (A2) حتى حواف شكل منحنى تبدو مناسبة (وكلما أكبر قطع، وأكثر دقة مرشح الخاص بك، ولكن أكثر حساب يستغرق لإضافة العديد من الأوزان الصغيرة إلى المتوسط ​​المرجح). تغيير الوضع إلى بلوتداتا متساوية (في طريقة الإعداد). تغيير إشارة التناظرية واللعب مع وعاء نومسيمبلز (A1)، للحصول على توازن جيد بين نعومة والكمون. تغيير الوضع إلى يساوي برينتينغس (في طريقة الإعداد). إغلاق الراسمة التسلسلية وفتح محطة تسلسلي. إعادة تعيين المجلس ونسخ عدد من العينات، ومجموعة الأوزان غاوس، والأوزان غاوس مجموع في التعليمات البرمجية الخاصة بك. إكستنددسيركولاربوفر يعمل بشكل جيد لتنفيذ هذا الفلتر في التعليمات البرمجية. أبي الوثائق في هذه المراجعة مراجعة 5: 8f49c3d759e4، ارتكبت منذ 47 ساعة كوميتر: سمارتسيستمديسين ديت: سات جان 14 01:48:00 2017 0000 الوالد: 4: d94974163522 كوميت مساج: أضيفت الأعلام لطباعة بشكل انتقائي الأشياء. وأضاف سامبليبيريود التي ينبغي أن تطابق معدل أخذ العينات الخاصة بك لقياس التناظرية. تم تغييره في هذه المراجعة يستخدم هذا الموقع ملفات تعريف الارتباط لتخزين المعلومات على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. من خلال الاستمرار في استخدام موقعنا، فإنك توافق على ملفات تعريف الارتباط. تستخدم مواقع أرم نوعين من ملفات تعريف الارتباط: (1) تلك التي تمكن الموقع من أداء وأداء ما هو مطلوب و (2) ملفات تعريف الارتباط التحليلية التي تتبع مجهول الزوار فقط أثناء استخدام الموقع. إذا لم تكن راضيا عن استخدام هذه الكوكيز، يرجى مراجعة سياسة الخصوصية لمعرفة كيفية تعطيلها. ومن خلال تعطيل ملفات تعريف الارتباط، لن تعمل بعض ميزات الموقع. اقرأ المزيد قبول وإخفاء هذه الرسالة محتوى التقرير