Imagej Liikkuvan Keskiarvon

Liikkuvat keskiarvot Kuinka käyttää niitä. Jotkin liikkuvan keskiarvon ensisijaisista tehtävistä on tunnistaa suuntaukset ja muutokset mittaamaan omaisuuden voiman voimakkuutta ja määrittämään mahdolliset alueet, joilla omaisuus löytää tukea tai vastustusta. Tässä osassa esitämme, miten eri aikajaksot voivat seurata vauhtia ja kuinka liikkuvia keskiarvoja voi olla hyödyllistä pysähtymishäiriöiden määrittämisessä Lisäksi käsittelemme joitain liikkuvan keskiarvon ominaisuuksia ja rajoituksia, joita on harkittava käytettäessä niitä osana kaupankäynnin rutiinia Trend Trendin tunnistaminen on yksi liikkuvien keskiarvojen keskeiset toiminnot, joita useimmat liikemiehet pyrkivät tekemään trendiystävänsä Moving averages ovat jäljessä olevia indikaattoreita, mikä tarkoittaa, että he eivät ennusta uusia suuntauksia vaan vahvistavat suuntauksia, kun ne on perustettu. Kuten näette Kuvassa 1 varastosta katsotaan olevan nousu, kun hinta on liukuvan keskiarvon yläpuolella ja keskiarvo laskee ylöspäin. Sitä vastoin elinkeinonharjoittaja käyttää hinta laskee alaspäin kalteva keskiarvo vahvistaa laskusuhdanteen Monet kauppiaat harkitsevat vain pitämällä pitkä asema omaisuus, kun hinta on kaupankäynnin yli liukuva keskiarvo Tämä yksinkertainen sääntö voi auttaa varmistamaan, että suuntaus toimii kauppiaiden favor. Momentum Monet aloittelija kauppiaat kysyvät, miten on mahdollista mitata vauhtia ja kuinka liikkuvia keskiarvoja voidaan käyttää tällaisen toiminnan torjumiseksi. Yksinkertainen vastaus on kiinnittää huomiota keskimääräisen luomiseen käytettyihin ajanjaksoihin, koska jokainen aika voi antaa arvokasta tietoa eri tyypeistä vauhtia Yleensä lyhytaikaista vauhtia voidaan mitata tarkastelemalla liukuvia keskiarvoja, jotka keskittyvät 20 päivän tai vähemmän ajanjaksoihin. Yleisesti ottaen 20-100 päivää kestävien liukuvien keskiarvojen tarkastelu katsotaan yleensä hyväksi Keskipitkän aikavälin vauhti Lopuksi kaikki liukuva keskiarvo, joka käyttää 100 päivää tai enemmän laskelmassa, voidaan käyttää pitkän aikavälin vauhdin mittana. Tuntemattoman sanan pitäisi kertoa, että 15 päivän liikkuva ave raivo on sopivampi mitta lyhytaikaiseen vauhtiin kuin 200 päivän liukuva keskiarvo. Eräs parhaista menetel - mistä, joilla määritetään omaisuuden voiman voimakkuus ja suunta, on sijoittaa kolme liikkuvaa keskiarvoa kaavioon ja kiinnittää sitten tarkkaan huomiota miten ne pinoavat suhteessa toisiinsa Kolmella liikkuvilla keskiarvoilla, joita käytetään yleisesti, vaihtelevat aikakehyksiä yrittäessään edustaa lyhytaikaisia, keskipitkän ja pitkän aikavälin hintoja. Kuviossa 2 voimakasta ylöspäin suuntautuvaa vauhtia nähdään lyhyemmäksi Keskimääräiset keskiarvot sijaitsevat pitempiaikaisten keskiarvojen yläpuolella ja kaksi keskiarvoa poikkeavat toisistaan. Käänteisesti, kun lyhyemmät keskiarvot sijaitsevat pidemmän aikavälin keskiarvojen alapuolella, vauhti on alaspäin. Tuki Toinen yleisten liikkuvien keskiarvojen käyttö on mahdollisten hintatukien määrittäminen Ei ole paljon kokemusta liukuvien keskiarvojen käsittelemisestä, kun huomataan, että omaisuuden aleneva hinta usein pysähtyy ja kääntää suunnan samalla tasolla kuin tärkeä keskimäärin Esimerkiksi kuviossa 3 näet, että 200 päivän liukuva keskiarvo pystyi kannattamaan varaston hintaa sen jälkeen, kun se laski korkeasta lähelle 32. Monet toimijat odottavat poistumasta suurista liikkuvista keskiarvoista ja käyttävät muita tekniset indikaattorit vahvistaen odotettua liikettä. Resurssit Kun hyödykkeen hinta laskee alle voimakkaan tuen, kuten 200 päivän liukuva keskiarvon, ei ole harvinaista, että keskimääräinen toimi olisi vahva este, joka estää sijoittajia hintojen nostaminen takaisin keskimääräistä korkeammalle Kuten jäljempänä olevasta kaaviosta käy ilmi, elinkeinonharjoittajat usein käyttävät tätä vastustusta merkkinä saadakseen voittoja tai sulkemaan kaikki olemassa olevat pitkiä positioita. Monet lyhyet myyjät käyttävät myös näitä keskiarvoja lähtökohdiksi, koska hinta usein pudottaa vastarintaa ja jatkaa sen siirtymistä pienemmäksi Jos olet sijoittaja, jolla on pitkä asema omaisuuserässä, joka on kaupankäynnin kohteena tärkeimpien liukuvien keskiarvojen alapuolella, saattaa olla parasta kiinnostusta katsella näitä taso tiiviisti, koska ne voivat vaikuttaa suuresti sijoituksesi arvoon. Tappi-tappioita Liikkuvan keskiarvon tuki - ja vastusominaisuudet tekevät niistä hyvän työkalun riskien hallinnassa. Liikkuvan keskiarvon kyky identifioida strategiset paikat pysähtymispositioiden asettamiseksi tekee kaupoista katkaisemaan menetykset ennen kuin ne voivat kasvaa suuremmiksi Kuten kuvassa 5 nähdään, sijoittajat, joilla on pitkä asema varastossa ja joiden stop-loss-tilaukset ovat alle vaikutusvaltaiset keskiarvot, voivat säästää paljon rahaa Käyttämällä liikkuvia keskiarvoja asettaa stop-loss-tilaukset ovat avain onnistuneeseen kaupankäyntistrategiaan. NOISE REDUCTION BY IMAGE AVERAGING. Image-melu saattaa vaarantaa digitaalisten tai elokuvien valokuvien yksityiskohdat, joten tämän melun vähentäminen voi parantaa huomattavasti lopullista kuvaa tai tulosta. Ongelmana on, että useimmat tekniikat vähentää tai poistaa melua aina päätyä pehmenemään kuvaa myös Jotkut pehmeneminen voi olla hyväksyttävää kuvien koostuu pääasiassa sileä vesi tai taivas, mutta lehtien i n maisemat voivat kärsiä jopa konservatiivisilla pyrkimyksillä vähentää melua. Tässä osassa verrataan pari yleistä melunvaimennusmenetelmää ja tuodaan myös vaihtoehtoinen tekniikka, joka on keskimäärin useita eri altistuksia melun vähentämiseksi. Kuvasäästö on yleistä huipputason astrofotografiassa, mutta se on epäilemättä alhaisempaa muuntyyppiset matalan valon ja yövalokuvan Keskiverto on voinut vähentää melua tinkimättä yksityiskohtia, koska se itse asiassa lisää kuvasi signaalin ja kohinasuhteen SNR Lisääntynyt lisä on se, että keskiarvotus voi myös kasvattaa kuvan bittisyvyyttä enemmän kuin mitä olisi mahdollista yhdellä kuvalla. Keskimäärin voi olla erityisen hyödyllistä niille, jotka haluavat jäljitellä ISO 100: n sileyttä, mutta joiden kamera vain laskee ISO 200: een, kuten useimmat Nikonin digitaaliset järjestelmäkamerat. Kuvan keskiarvo toimii olettaen, että melua kuvasi on todella satunnainen Tällä tavalla satunnaiset vaihtelut varsinaisen kuvadatan yläpuolella ja alapuolella vähitellen tasaantuvat keskimäärin e ja useampia kuvia Jos otat kaksi kuvaa tasaisesta harmaasta laastarista käyttäen samoja kameran asetuksia ja samanlaisissa olosuhteissa lämpötila, valaistus jne., niin saat samanlaiset kuvat kuin vasemmalla näkyvät. Yllä oleva kuva kuvaa kirkkautta vaihteluita ohuilla sinisillä ja punaisilla kuvapisteiden nauhoilla ylä - ja alakuvissa, vastaavasti. Katkoviiva vaakasuora viiva edustaa keskiarvoa tai mitä tämä tontti näyttää siltä, ​​jos nollakohinaa esiintyy. Huomaa, kuinka kukin punainen ja sininen viivat vaihtelevat yksitellen ylä - ja alapuolella katkoviivalla Jos ottaisimme pikselin arvon kussakin sijaintipaikassa pitkin tätä riviä ja keskitimme sen arvoa pikseliä varten samassa paikassa toiselle kuvalle, niin kirkkauden vaihtelu vähenisi seuraamalla. Vaikka keskimääräinen nämä molemmat vaihtelevat edelleen keskiarvon yläpuolella ja sen alapuolella, suurin poikkeama pienenee huomattavasti. Visuaalisesti tämä vaikuttaa siihen, että laastari vasemmalle näytetään pehmeämmäksi. Kaksi keskimääräistä kuvaa yleensä tuottaa n Oise, joka on verrattavissa ISO-asetukseen, joka on puolet herkästi, joten kaksi ISO 400: n keskimääräistä kuvaa on verrattavissa ISO 200: n kuvaan ja niin edelleen Yleensä melunvaihdon suuruus putoaa kuvioiden keskiarvo, joten sinun on keskimäärin neljä kuvaa leikkaamaan suuruus puoleen. NOISE DETAIL COMPARISON. Seuraava esimerkki havainnollistaa kuvanmittauksen tehokkuutta reaalimaailmassa Esimerkki Seuraava kuva otettiin ISO 1600: ssä Canon EOS 300D: ssä Digital Rebel ja kärsii liiallisesta melusta. Auto Threshold. This plugin binaarisoi 8 ja 16-bittisiä kuvia käyttäen erilaisia ​​globaaleja histogrammiin perustuvia kynnysmenetelmiä Segmentoidut vaiheet näytetään aina valkoisina 255. Paikallisen kynnysarvon sijaan globaali, katso Auto Local Kynnys plugin. ImageJ vaatii v1 42m tai uudemman Kopioi tiedosto ImageJ Plugins-kansioon ja joko käynnistä ImageJ tai suorita Help Update Menus - komento Tämän jälkeen uusi komento tulee näkyviin Image Adjust Auto Threshold. Fiji tämä plugin on osa Fiji-jakelua, sitä ei tarvitse ladata. Menetelmä valitsee jäljempänä esitetyt yksityiskohtaiset algoritmit. Ignore black ja Ignore valkoiset asetukset asettavat kuvan histogrammiastiat 0: n ja 255 greylevelin arvoksi 0 Tämä voi olla hyödyllinen, jos digitoidussa kuvassa on alle tai yli valotetut pikselit. Mustavalkoinen objekti mustalla taustalla asettaa valkoisille pikseleille arvot, jotka ylittävät kynnysarvon, muuten valkoiset arvot ovat pienempiä tai yhtä suuria kuin kynnys. Kynnysarvo kynnyslukujen sijasta asettaa kynnysarvon LUT muuttamatta pikselitietoja Tämä toimii vain yksittäisten kuvien kanssa. Pinoa käsittelemällä on kaksi lisävaihtoehtoa. Pinoa voidaan käyttää kaikkien viipaleiden käsittelemiseen kunkin viipaleen kynnyksen mukaan lasketaan erikseen Jos tämä vaihtoehto ei ole valittuna, vain nykyinen viipale käsitellään. Käytä pino histogrammaa ensin laskee koko pilarin histogrammin ja laskee sitten kynnysarvon d kyseisestä histogrammista ja lopuksi binaarisoi kaikki viivat tällä yhdellä arvolla. Tämän vaihtoehdon valitseminen valitsee automaattisesti pinoasetuksen automaattisesti.1 Tämä plugin pääsee Image Auto Threshold - valikon kautta, mutta kynnysmenetelmät on myös osittain toteutettu ImageJ: n kynnysarvo Sovellus, jota voi käyttää Kuvan säätökynnys - valikon kautta Kun Auto Threshold - liitin voi käyttää tai jättää ottamatta huomioon kuvan histogrammin äärit äskettäin Ohita musta, Ohita valkoinen Sovellus ei voi oletusmenetelmällä sivuuttaa histogrammin ääripäitä, mutta muut menetelmät eivät. kaksi komentoa samaan kuvaan voivat tuottaa ilmeisesti erilaisia ​​tuloksia. Automaattinen kynnysliittymä, jossa on oikeat asetukset, voi toistaa sovelluksen tuloksia, mutta ei käännöstä. 2 Versiosta 1 12 plugin tukee 16- bittisiä kuvia Koska automaattinen kynnysliitinohjelma käsittelee koko harmaasävytilaa, se voi olla hidasta, kun käsitellään 16-bittistä kuvaa s Huomaa, että ImageJ thresholder - sovellus käsittelee myös 16-bittisiä kuvia, mutta todellisuudessa ImageJ laskee ensin histogrammin, jossa on 256 lokeroa. Näin ollen 16-bittisissä kuvissa saatujen tulosten saattaa olla eroja käytettäessä appletia ja todellista 16-bittistä tuloksia saatetaan tulostaa tällä laajennuksella. Huomaa, että nopeuttamiseksi histogrammi suljetaan siten, että siihen sisällytetään vain tietyt tiedot sisältävä lokeroalue ja vältetään käsittelemättömien histogrammiastiosten käsittely molemmissa ääriliikkeissä.3 16-bittisten kuvien ja pinojen tulos kaikkien viipaleiden käsittelyssä on 8 bittistä konttia, joka näyttää tuloksen valkoiseksi 255 binäärikuvan käsitteen mukaiseksi eli 8 bittiä 0 ja 255 arvolla. Pinoille, joissa vain yksi viipale on kynnysarvo, tuloksena on edelleen 16-bittinen kontti, jonka kynnysvaihe esitetään valkoinen 65535 Tämä on säilyttää tiedot koskemattomana jäljellä olevissa viipaleissa Kokeile kaikki - asetus säilyttää 16-bittisen formaatin, jotta kuvat näyttäisivät edelleen sellaisilla menetelmillä, jotka eivät välttämättä saavuta kynnystä Kuvat ja pinot, jotka ovat ar Mahdolliset kynnysarvot pysyvät muuttumattomina.4 Saman kuvan 8 ja 16 bittiä ilman skaalausta palauttaa saman kynnysarvon, mutta Li s - menetelmä alun perin palauttaisi eri arvot, kun kuvadataa oli siirretty esimerkiksi lisäämällä kiinteä arvo kaikille pikseleille. toteutus estää tämän offset-riippuvan ongelman5. Sama kuva, joka on skaalattu kiinteällä arvolla, esim. kun kaikki pikselit kerrotaan kiinteällä arvolla, palauttaa samanlaisen kynnysuloksen alkuperäisen skannaamattoman kuvan 2 harmaasävytasolla kaikissa menetelmissä paitsi Huang, Li ja Triangle miten nämä algoritmit toimivat. Mikä menetelmä segmentoi tietosi parhaiten? Voit yrittää vastata tähän kysymykseen käyttämällä Kokeile kaikkia - vaihtoehtoa. Tämä tuottaa montausta kaikkien menetelmien tuloksista, joiden avulla voidaan tutkia, miten eri algoritmit toimivat tietyssä kuvassa tai pinossa Pinoja käytettäessä joissakin tapauksissa ei välttämättä ole hyvä jakaa jokaista leikettä erikseen, eikä vain yhdellä kynällä kaikille viipaleille. näyte-kuvia ymmärtämään paremmin tämän ongelman. Kokeile kaikkia menetelmiä. Kun käsittelypinoja on useita viipaleita, montaukset voivat tulla hyvin suuriksi.16 kertaa alkuperäisen pinon koon ja yhden riskin loppuminen RAM-popup-ikkunasta tulee näkyviin, kun pinolla on enemmän kuin 25 viipaleita vahvistaaksesi, onko menettely näytettävä muokatut tulokset Valitse No laskemalla kynnysarvot ja näyttämällä ne lokitiedostoon. Tämä on alkuperäinen ImageJ-kynnysmenetelmä, joka on jäljempänä kuvattu IsoData-algoritmi. Oletusasetuksen pitäisi palauttaa samat arvot kuin Kuvan säätökynnys Automaattinen valittuna Valitsemalla mustavalko ja sivuuttaa valkoinen Valitsemalla haluamasi vaiheen segmentoinnin Käytä valkoisia kohteita mustalla taustalla IsoData-menetelmä tunnetaan myös iteratiivisina intermeansina. Huangin sumea kynnysmenetelmä Tämä käyttää Shannonin entropiafunktiota voidaan myös käyttää Yagerin entropiafunktiota. Pätee ME Celebi s fourier0 8 routin es 1 ja 2. Tämä edellyttää kaksisuuntaista histogrammaa. Histogrammi iteratiivisesti tasoitetaan käyttämällä keskimääräistä keskimääräistä kokoa 3, kunnes vain kaksi paikallista maksimia j ja k K kynnysarvo t lasketaan sitten jk: ksi 2 Histogrammit, joilla on äärimmäisen epätasaiset piikit tai laaja ja laakso soveltumattomia tätä menetelmämenetelmää varten. Antti Niemistin MATLAB-koodista löytyy täältä. Katso tästä erinomaisesta diaesityksestä ja alkuperäisestä MATLAB-koodista. Iodifikaatio perustuu isodataalgoritmiin. Menettely jakaa kuvan objektiksi ja taustalle ottamalla alkukynnys, lasketaan kynnysarvon tai pikseleiden pikseleiden keskiarvot ja edellä olevat kynnysarvot. Näiden kahden arvon keskiarvot lasketaan, kynnys kasvaa ja prosessi toistetaan, kunnes kynnysarvo on suurempi kuin yhdistetty keskiarvo. on. Tässä menetelmässä on useita toteutuksia Katso lähdekoodia lisäkommentteja varten. Implements Li s Minimi Cross Entropy kynnysmenetelmä, joka perustuu iteraan algoritmin alla oleva toinen viite. Li, CH Lee, CK 1993, minimi ristiprobiopiirin kynnys, mallin tunnistus 26 4 617-625.Li, CH Tam, PKS 1998, Iteratiivinen algoritmi pienimmän ristiprotekvyn kynnyksen, kuviointunnistuskirjeen 18 8 771-776.Sezgin, M Sankur, B 2004, Survey Image Thresholding Techniques ja Quantitative Performance Evaluation, Journal of Electronic Imaging, 13 1 146-165. - Wong Maximum Entropy kynnysmenetelmä. Kapur, JN Sahoo, PK Wong, ACK 1985, Uusi menetelmä harmaan kuvan kynnysarvoa käyttämällä Histogrammin, graafisten mallien ja kuvankäsittelyn entropiaa käyttäen 29 3 273-285. Fourier0 8 rutiinit 5 ja 6. Käyttää harmaasävyjen keskiarvoa kynnyksenä. Se käytetään joidenkin muiden menetelmien avulla ensimmäisenä arvauskynnyksenä. Glasbey, CA 1993, Histogrammiin perustuvien kynnysalgoritmien, CVGIP-graafisten mallien ja kuvankäsittelyn analyysi 532-5 37. Kittlerin ja Illingworthin minimaalisen virheen kynnysarvon iteraattinen toteutus. Tämä toteutus näyttää lähentyvän useammin kuin alkuperäinen. Mutta joskus algoritmi ei lähentyä ratkaisuun Tässä tapauksessa varoitusilmoitus raportoidaan lokitiedostoon ja tuloksen oletusarvot Kynttilä, J Illingworth, J 1986, Vähimmäisvirheen kynnysarvo, Pattern Recognition 19 41-47.Ported from Antti Niemistin MATLAB-koodi Katso tästä erinomaisen diaesityksen ja alkuperäisen MATLAB-koodin kanssa. Sama koskee Intermodes-menetelmää, joka olettaa bimodaalisen histogrammin. Histogrammi heijastetaan iteratiivisesti käyttäen keskimääräistä kokoa 3, kunnes vain kaksi paikallista maksimia. t on sellainen, että yt 1 yt yt 1.Images, joilla on histogrammeja, joilla on äärimmäisen epätasaiset piikit tai laaja ja laaksossa, eivät sovellu tähän menetelmään. Antti Niemistin MATLAB-koodi Katso tästä erinomaisesta diaesityksestä ja alkuperäisestä MATLAB-koodista. Menetelmä pyrkii säilyttämään alkuperäisen kuvan hetket kynsistetyssä tuloksessa. Säilytetty ME: n Celebi s fourier0 8 rutiineista 7 ja 8. Otsu s kynnysklusterointialgoritmi etsii kynnysarvon, joka minimoi luokan sisäisen varianssin, joka on määritetty näiden kahden luokan varianssin painotetuksi summaksi. Jordan Bevik: n C-koodista. Tämä kertoo, että etualan pikselien osuus on 0 5. Antti Niemist s MATLAB-koodi Katso tästä erinomaisesta diaesityksestä ja alkuperäisestä MATLAB-koodista. Sama kuin MaxEntropy-menetelmä, mutta käyttämällä Renyin entropiaa sen sijaan. Kapur, JN Sahoo, PK Wong, ACK 1985, Uusi menetelmä harmaan kuvan kynnykselle Histogrammin, graafisten mallien ja kuvankäsittelyn entropia 29 3 273-285. Lähetetty ME: n Celebi s fourier0 8 rutiineista 9 ja 10. Tuottanut ME Celebi s fourier0 8 rutiineista 11 ja 12. Tämä on toteutus Triangle method. Modified Johannes Schindelinin plugin TriangleAlgorithm. The kolmioalgoritmi, geometrinen menetelmä, ei voi selvittää, onko data vinoutunut toiselle puolelle tai toiselle mutta olettaa maksimaalisen huipputilan lähellä histogrammin toisen pään ja hakee toista päätä Tämä aiheuttaa ongelman, koska tietoja käsiteltävän kuvan tyypistä ei ole, tai kun maksimi ei ole lähellä yhtä histo - grammin ääripisteistä, mikä johtaa kahteen mahdolliseen kynnysalueeseen tämän max ja ääripäiden välillä. Tässä algoritmia laajennettiin etsimään maksimipisteen sivu, jonka tiedot ulottuvat kauimpana ja etsii kynnysarvon suurimmalla alueella. Sovelletaan Yenin kynnysmenetelmää. ME: n Celebi s fourier0 8 rutiineista 13 ja 14.