Медианный фильтр

  • Статья

Важно!

Поддержка Студии машинного обучения (классической) будет прекращена 31 августа 2024 г. До этой даты рекомендуется перейти на Машинное обучение Azure.

Начиная с 1 декабря 2021 года вы не сможете создавать новые ресурсы Студии машинного обучения (классической). Существующие ресурсы Студии машинного обучения (классическая версия) можно будет использовать до 31 августа 2024 г.

Поддержка документации по ML Studio (классической) прекращается, а сама документация может не обновляться в будущем.

Создает медианный фильтр, используемый для сглаживания данных при анализе тенденций.

Категория: преобразование данных / фильтр

Примечание

Область применения: только Машинное обучение Studio (классическая версия)

Подобные модули перетаскивания доступны в конструкторе машинного обучения Azure.

Обзор модуля

В этой статье описывается, как использовать модуль median Filter в Машинное обучение Studio (классическая модель) для определения медиана фильтра для применения к ряду значений, представляющих цифровой входной сигнал или изображение.

Медианные фильтры широко используются при распознавании изображений для снижения шума, что облегчает обнаружение признаков.

Примечание

Фильтр — это функция передачи, которая принимает входной сигнал и создает выходной сигнал на основе характеристик фильтра. При обработке цифрового сигнала использование фильтров может улучшить результаты распознавания изображений или голоса. Дополнительные сведения см. в разделе "Фильтр".

После определения преобразования фильтра, соответствующего вашим потребностям, с помощью модуля медиана фильтра можно применить фильтр к данным, подключив набор данных и фильтр к модулю Apply Filter .

Совет

Необходимо отфильтровать данные из набора данных или удалить отсутствующие значения? Вместо этого используйте следующие модули:

  • Очистка отсутствующих данных. Используйте этот модуль для удаления отсутствующих значений или замены отсутствующих значений заполнителями.
  • Раздел и пример. Используйте этот модуль для разделения или фильтрации набора данных по критериям, таким как диапазон дат, определенное значение или регулярные выражения.
  • Значения клипа. Используйте этот модуль, чтобы задать диапазон и сохранить только значения в этом диапазоне.

Настройка фильтра медианы

  1. Добавьте фильтр медианы в эксперимент. Этот модуль можно найти в разделе "Преобразование данных" в категории "Фильтр ".

  2. В поле Length введите целочисленное значение, определяющее общий размер окна, в котором применяется фильтр. Это также называется маской фильтра.

    Значение должно быть нечетным, положительным целым числом. Если указать четное число, размер маски уменьшится на единицу.

    По умолчанию маска начинается с текущего значения и создает окно в центре текущего значения.

    Например, если ввести значение 5 в виде длины или размера окна, медиана вычисляется в скользящем окне, состоящем из 5 значений, по центру текущего значения. Если ввести 4, маска уменьшается до 3 значений, центрируется по значению индекса.

  3. Подключение фильтр для применения фильтра и подключения набора данных.

    Используйте селектор столбцов, чтобы указать, к каким столбцам набора данных следует применить фильтр. По умолчанию модуль apply Filter будет использовать фильтр для всех выбранных числовых столбцов.

  4. Запустите эксперимент. К выбранным столбцам применяются следующие операции:

    • Алгоритм фильтра вычисляет медиану для каждого набора значений, включенного в окно или маску.
    • Текущее значение (или значение индекса) заменяется значением медианы.

Примеры

Примеры использования фильтров в машинном обучении см. в этом эксперименте в коллекции ИИ Azure:

  • Фильтры: в этом эксперименте демонстрируются все типы фильтров с помощью спроектированного набора данных волнообразной формы.

Технические примечания

В этом разделе содержатся сведения о реализации, советы и ответы на часто задаваемые вопросы.

Сведения о реализации

Каждая запись в выходном сигнале равна медиане записей в подмножестве (маске) входного сигнала и центрирована по соответствующему индексу. Размер маски должен быть нечетным положительным целым числом.

При указании этого метода с четным размером маски он уменьшается на единицу. Например, в данном m=2q+1случае фильтр определяется следующим образом: yi = median[{xi-q,…, xi+q}]

Предполагается, что значения за пределами входного сигнала равны значению на границе. То есть, если n является длиной входного сигнала:

values beyond borders of median filter

Дополнительную информацию о медианных фильтрах см. этой статье Википедии, в которой подробно объясняется теория и практика их После определения фильтра, наиболее соответствующего вашим требованиям, с помощью модуля , вы можете применить фильтр к данным, подключив набор данных и фильтр к модулю .применения:

Википедия: медиан-фильтры

Параметры модуля

Имя Диапазон Тип По умолчанию Описание
Длина >=1 Целочисленный тип 5 Длина окна фильтра

Выходные данные

Имя Тип Description
Filter Интерфейс IFilter Реализация фильтра

См. также раздел

Фильтр
Применение фильтра
Список модулей в алфавитном порядке