Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
5.3. Перепад плюс шумМы уже видели, что медианные фильтры сохраняют перепады (в отсутствие шума), тогда как скользящее усреднение смазывает такие перепады. Кроме того, для случая нормального белого шума (на постоянном фоне) скользящее усреднение уменьшает такой шум несколько эффективнее, чем медианные фильтры с тем же размером апертуры. В этом разделе рассмотрим фильтрацию перепадов при наличии аддитивного белого шума, т. е. фильтрацию последовательностей, или изображений, с
где 5.3.1. Сравнение медианной фильтрации и скользящего усредненияПредположим, что случайные значения шума
Рис. 5.5 Граница плюс шум. Математические ожидания для скользящей медианы (М), скользящего среднего
Рис. 5.6. Граница плюс шум. Моменты для скользящей медианы (М) и скользящего среднего точке Распределение скользящего среднего, как легко понять, является Таблица 5.3. Среднее значение и стандартное отклонение медиан на последовательностях типа граница плюс шум:
На рис. 5.5 показана последовательность значений математического ожидания медиан и скользящего среднего вблизи перепада высотой Чтобы иметь возможность сравнить эффективность фильтров на последовательностях типа перепад плюс шум, нужны меры
где у; — значения на выходе фильтра. Для случая, показанного на рис. 5.5, т. е. для Сделаем теперь несколько дополнительных замечаний относи тельно поведения медиан при изменении
но для больших будут резко отделены от переменных х со средним
где индекс в правой части означает
где 5.3.2. Распределение порядковых статистик в выборках из двух распределенийПусть
где
Суммирование выполняется по всем натуральным числам Доказательство. Плотность распределения
Метод доказательства заключается в том, что события в (5.40) делятся на подмножества, вероятности которых можно определить. Число различных подмножеств подсчитывается методами комбинаторики Мы также используем тот факт, что в бесконечно малый интервал
По закону полной вероятности
Рассмотрим событие в первой сумме. Оно происходит тогда и только тогда, когда одна из величин
Подставляя (5.42) в (5.41) и устремляя
|
1 |
Оглавление
|