Der beste Weg, dies zu tun (meiner Meinung nach) wäre, einen Kreis-Puffer verwenden, um Ihre Bilder zu speichern. In einem Kreis - oder Ringpuffer wird das älteste Datenelement im Array durch das neueste Element, das in das Array eingeschoben wird, überschrieben. Die Grundlagen der Herstellung einer solchen Struktur werden in dem kurzen Mathworks-Video beschrieben, das einen einfachen kreisförmigen Puffer implementiert. Für jede Iteration Ihrer Hauptschleife, die ein einziges Bild behandelt, laden Sie einfach ein neues Bild in den Zirkular-Puffer und verwenden Sie dann MATLAB s gebaut in Mittelwertfunktion, um den Durchschnitt effizient zu nehmen. Wenn Sie eine Fensterfunktion auf die Daten anwenden müssen, dann machen Sie eine temporäre Kopie der Frames multipliziert mit der Fensterfunktion und nehmen Sie den Durchschnitt der Kopie bei jeder Iteration der Schleife. Beantwortet Aug 6 12 at 10:11 berechnet eine Art von Moving Average für jede der 10 Bands über alle Ihre Bilder. Diese Zeile berechnet einen gleitenden Mittelwert des Mittelwertes über Ihre Bilder: Für beide wird eine Pufferstruktur hinzugefügt, die nur die letzten 10 Bilder enthält. Um es zu vereinfachen, können Sie auch einfach alles im Gedächtnis behalten. Hier ist ein Beispiel für Yout: Ändern Sie diese Zeile: (Eine Dimension hinzufügen) Und ändern Sie diese: Dann zur Anzeige verwenden Sie würden sth. Vergleichbar mit meanvalue29 September, 2013 Gleitender Durchschnitt durch Faltung Was ist Gleitender Durchschnitt und was ist er gut für Gleitender Durchschnitt ist eine einfache Operation, die gewöhnlich verwendet wird, um das Rauschen eines Signals zu unterdrücken: Wir setzen den Wert jedes Punktes Auf den Mittelwert der Werte in seiner Nachbarschaft. Nach einer Formel: Hier ist x die Eingabe und y das Ausgangssignal, während die Größe des Fensters w ist, die ungerade sein soll. Die obige Formel beschreibt eine symmetrische Operation: Die Proben werden von beiden Seiten des aktuellen Punktes genommen. Unten ist ein Beispiel aus dem wirklichen Leben. Der Punkt, auf dem das Fenster gelegt wird, ist tatsächlich rot. Werte außerhalb x sind Nullen: Um zu spielen und sehen die Auswirkungen der gleitenden Durchschnitt, werfen Sie einen Blick auf diese interaktive Demonstration. Wie man es durch Faltung erkennt Wie Sie vielleicht erkannt haben, ist die Berechnung des einfachen gleitenden Mittels ähnlich der Faltung: In beiden Fällen wird ein Fenster entlang des Signals geschoben und die Elemente im Fenster zusammengefasst. Also, geben Sie ihm einen Versuch, die gleiche Sache zu tun, indem Sie Faltung. Verwenden Sie die folgenden Parameter: Die gewünschte Ausgabe ist: Als erster Ansatz versuchen wir, was wir durch Faltung des x-Signals durch den folgenden k-Kernel erreichen: Der Ausgang ist genau dreimal größer als erwartet. Es ist auch ersichtlich, dass die Ausgabewerte die Zusammenfassung der drei Elemente im Fenster sind. Es ist, weil während der Faltung das Fenster entlang geschoben wird, werden alle Elemente in ihm mit einem multipliziert und dann zusammengefasst: yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x Um die gewünschten Werte von y zu erhalten. Wird die Ausgabe durch 3 geteilt: Durch eine Formel mit der Teilung: Aber wäre es nicht optimal, die Teilung während der Konvolution zu machen Hier kommt die Idee, indem wir die Gleichung umordnen: So werden wir den folgenden k Kernel verwenden: Auf diese Weise werden wir Erhalten Sie die gewünschte Ausgabe: Im Allgemeinen: wenn wir gleitenden Durchschnitt durch Faltung mit einer Fenstergröße von w machen wollen. Verwenden wir den folgenden k-Kernel: Eine einfache Funktion, die den gleitenden Durchschnitt ausführt, ist: Eine Beispielnutzung ist:
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