Netezire

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare

În statistică și procesarea digitală a imaginilor , netezirea [1] (traducerea literală a netezirii în engleză) sau, mai bine, egalizarea [2] [3] a unui set constă în aplicarea unei funcții de filtrare al cărei scop este de a evidenția tiparele semnificative , atenuarea zgomotului generat de artefacte de mediu, electrice, electronice, computerizate sau fiziologice sau alte fenomene de perturbare legate de factori la scară foarte mică (de exemplu, mișcările milimetrice ale unui pacient în neuroimagistică care datorită rezoluției ridicate provoacă efecte de traducere ) sau fenomene de viteză. Practic este vorba de o medie a valorilor contigue sau foarte apropiate în spațiu (2D, 3D, 4D) sau în timp [4] .

Pentru realizarea netezirii, au fost dezvoltați mai mulți algoritmi matematici.

În analiza financiară, de exemplu, unul dintre algoritmii cei mai frecvent folosiți este cel al „ mediei mobile ”, adesea folosit pentru a surprinde tendințe importante în seriile istorice de anchete statistice . [5]

În viziunea computerizată și imagistica biomedicală , netezirea este utilizată pentru a atenua zgomotul senzorului, zgomotul ambiental și tranzițiile bruste, efectuând operația opusă la evidențierea marginilor. [6]

Caracteristicile netezirii

Netezirea poate fi distinsă de conceptul conex și parțial suprapus de ajustare a curbei în următoarele moduri: [7]

  • Adaptarea curbei implică adesea utilizarea unei funcții explicite pentru rezultat, în timp ce rezultatele obținute imediat de la netezire sunt valorile „înmuiate” care nu iau în considerare utilizarea ulterioară a unei forme funcționale, dacă aceasta există;
  • obiectivul netezirii este de a oferi o idee generală a modificărilor de valoare relativ lente, acordând puțină atenție unei potriviri strânse a valorilor datelor, în timp ce procedura de „potrivire a curbei” se concentrează pe obținerea celei mai apropiate posibile de valori (sărind numai cele care se abat prea mult de la medii).
  • Metodele de netezire au adesea un parametru de rotație asociat, care este utilizat pentru a controla gradul de înmuiere.

Cu toate acestea, terminologia utilizată între diferitele aplicații este mixtă. De exemplu, utilizarea interpolării spline generează o funcție care trece exact prin punctele experimentale, dar care are o curbură minimă și, prin urmare, este adesea denumită „curbă netedă ” sau „ netezire ”. Cu toate acestea, încă în același context, spline de netezire sunt, de asemenea, utilizate pe scară largă, splines care nu sunt forțate să interpole datele, ci pentru a minimiza o combinație liniară între curbură și distanță de date.

Netezire liniară

Vorbim de netezire liniară atunci când rezultatul este obținut printr-o transformare liniară a valorilor observate. Algoritmul de transformare se bazează pe aplicarea unei matrice de netezire, de exemplu în seriile de timp ale unui index dat. [8]

Notă

  1. ^ Intrare 1688038 în IATE .
  2. ^ Element de egalizare pe Sapere.it .
  3. ^ Perequazione , în Treccani.it - ​​Treccani Vocabulary online , Institute of the Italian Encyclopedia. Adus la 31 martie 2020 .
  4. ^ IMAGING : Principii Smoothing
  5. ^ Prognoza prin tehnici de netezire
  6. ^VISILAB - UNIMESSINA Arhivat 19 decembrie 2013 la Internet Archive .: Smoothing Arhivat 12 mai 2006 la Internet Archive .
  7. ^ Tutorial de montare a curbelor
  8. ^ Linear Smoothing of Noisy Temporal Series ( PDF ), pe scipub.org . Adus la 28 decembrie 2010 (arhivat din original la 12 iulie 2007) .

Elemente conexe

tipuri specifice de netezire și filtrare

Alții

Alte proiecte

linkuri externe

Adus de la „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Lisciamento&oldid=120192818 ”