Imagej média móvel

Algumas das principais funções de uma média móvel são identificar tendências e reversões medir a força do momento de um ativo e determinar as áreas potenciais onde um ativo vai encontrar apoio ou resistência. Nesta seção, vamos apontar como Diferentes períodos de tempo podem monitorar momentum e como as médias móveis podem ser benéficas na definição stop-loss Além disso, vamos abordar algumas das capacidades e limitações de médias móveis que se deve considerar quando usá-los como parte de uma rotina de negociação Trend Identificar tendências é um Das principais funções das médias móveis, que são utilizados pela maioria dos comerciantes que procuram fazer a tendência seu amigo As médias móveis são indicadores de atraso, o que significa que eles não prevêem novas tendências, mas confirmar as tendências uma vez que foram estabelecidos Como você pode ver em Figura 1, uma ação é considerada em uma tendência de alta quando o preço está acima de uma média móvel ea média está inclinada para cima Inversamente, um comerciante usará Um preço abaixo de uma média descendente inclinada para confirmar uma tendência de baixa Muitos comerciantes só consideram a realização de uma posição longa em um ativo quando o preço está negociando acima de uma média móvel Esta regra simples pode ajudar a garantir que a tendência funciona no favor. Momentum comerciantes muitos iniciante Os comerciantes perguntam como é possível medir o momento e como as médias móveis podem ser usados ​​para enfrentar tal façanha A resposta simples é prestar muita atenção aos períodos de tempo utilizados na criação da média, como cada período de tempo pode fornecer informações valiosas em diferentes tipos De momentum Em geral, momentum de curto prazo pode ser medido olhando para médias móveis que se concentram em períodos de tempo de 20 dias ou menos Olhando para médias móveis que são criados com um período de 20 a 100 dias é geralmente considerada como uma boa medida de Momentum de médio prazo Finalmente, qualquer média móvel que usa 100 dias ou mais no cálculo pode ser usada como uma medida de momentum de longo prazo O senso comum deve dizer-lhe que um movimento de 15 dias Rage é uma medida mais apropriada do momentum de curto prazo do que uma média móvel de 200 dias. Um dos melhores métodos para determinar a força ea direção do momento de um ativo é colocar três médias móveis em um gráfico e, em seguida, prestar muita atenção Como eles se acumulam em relação uns aos outros As três médias móveis que são geralmente utilizados têm margens de tempo variáveis ​​em uma tentativa de representar os movimentos de preços de curto, médio e longo prazo Na Figura 2, um forte momento ascendente é visto quando menor As médias de prazo estão localizadas acima de médias de longo prazo e as duas médias são divergentes. Inversamente, quando as médias de curto prazo estão localizadas abaixo das médias de longo prazo, a dinâmica está na direção descendente. Suporte Outro uso comum de médias móveis está em Determinação de suportes de preços potenciais Não é preciso muita experiência em lidar com médias móveis para perceber que a queda do preço de um ativo muitas vezes vai parar e inverter direção no mesmo nível que um importante Média Por exemplo, na Figura 3 você pode ver que a média móvel de 200 dias foi capaz de sustentar o preço do estoque depois que ele caiu de sua alta perto de 32 Muitos comerciantes vão antecipar um salto fora das principais médias móveis e usará outros Indicadores técnicos como confirmação do movimento esperado. Resistência Uma vez que o preço de um ativo cai abaixo de um nível influente de suporte, como a média móvel de 200 dias, não é incomum ver a ação média como uma barreira forte que impede que os investidores Empurrando o preço de volta acima dessa média Como você pode ver a partir do gráfico abaixo, essa resistência é muitas vezes usado por comerciantes como um sinal para tirar lucros ou para fechar qualquer posições longas existentes Muitos vendedores curtos também usar essas médias como pontos de entrada, Preço muitas vezes rejeita a resistência e continua seu movimento menor Se você é um investidor que está mantendo uma posição longa em um ativo que está negociando abaixo das principais médias móveis, pode ser no seu melhor interesse para assistir thes E níveis de perto, porque eles podem afetar significativamente o valor do seu investimento. Top-Perdas As características de suporte e resistência de médias móveis torná-los uma ótima ferramenta para gerenciar riscos A capacidade de mover médias para identificar lugares estratégicos para definir stop-loss ordens permite que os comerciantes Para cortar posições perdedoras antes que eles possam crescer maiores Como você pode ver na Figura 5, os comerciantes que detêm uma posição longa em um estoque e definir suas ordens stop-loss abaixo médias influentes podem economizar muito dinheiro Usando médias móveis para definir Stop-loss ordens é a chave para qualquer estratégia de negociação bem sucedida. REDUÇÃO DE NOISE POR IMAGEM AVERAGING. Image ruído pode comprometer o nível de detalhe em suas fotos digitais ou filme, e assim reduzir esse ruído pode melhorar muito a sua imagem final ou impressão O problema é que A maioria de técnicas para reduzir ou remover o ruído terminam sempre suavizando a imagem também. Alguns amaciamento podem ser aceitáveis ​​para as imagens que consistem primeiramente na água lisa ou nos céus, N paisagens podem sofrer com mesmo tentativas conservadoras para reduzir o ruído. Esta seção compara um par de métodos comuns para redução de ruído, e também introduz uma técnica alternativa média de exposições múltiplas para reduzir o ruído A média de imagem é comum na astrofotografia high-end, mas é discutivelmente subutilizada para Outros tipos de baixa luz e fotografia noturna A média tem o poder de reduzir o ruído sem comprometer o detalhe, porque ele realmente aumenta a relação sinal / ruído SNR da sua imagem Um bônus adicional é que a média também pode aumentar a profundidade de bits de sua imagem além do que Seria possível com uma única imagem A média também pode ser especialmente útil para aqueles que desejam imitar a suavidade da ISO 100, mas cuja câmera só desce para ISO 200, como a maioria das Nikon digital SLR s. Image média funciona com a suposição de que o ruído Em sua imagem é verdadeiramente aleatória Desta forma, flutuações aleatórias acima e abaixo de dados de imagem real vai gradualmente até mesmo como uma média m E e mais imagens Se você tomasse dois tiros de um remendo cinzento liso, usando os mesmos ajustes da câmera e sob circunstâncias idênticas temperatura, iluminação, etc., então você obteria imagens similares àquelas mostradas à esquerda. O gráfico acima representa o brilho Flutuações ao longo de tiras finas de azul e vermelho de pixels nas imagens de cima e de baixo, respectivamente A linha tracejada horizontal representa a média, ou o que esta trama parece se não houvesse ruído zero Observe como cada uma das linhas vermelha e azul flutua exclusivamente acima e abaixo A linha pontilhada Se tomássemos o valor de pixel em cada local ao longo desta linha, e a media com valor para o pixel no mesmo local para a outra imagem, então a variação de brilho seria reduzida da seguinte forma. Os dois ainda flutua acima e abaixo da média, o desvio máximo é muito reduzido visualmente, isso tem o efeito de fazer o patch para a esquerda parece mais suave duas imagens médias geralmente produzem n Oise comparável a um ajuste ISO que é metade sensível, de modo que duas imagens médias obtidas em ISO 400 são comparáveis ​​a uma imagem tirada em ISO 200, e assim por diante Em geral, a magnitude da flutuação de ruído cai pela raiz quadrada do número de imagens Média, então você precisa de média 4 imagens, a fim de cortar a magnitude na metade. NOISE DETAIL COMPARISON. O próximo exemplo ilustra a eficácia da imagem de média em um exemplo do mundo real A seguinte foto foi tirada em ISO 1600 na Canon EOS 300D Digital Rebel e sofre de ruído excessivo. Auto-Threshold. This plugin binarizes imagens de 8 e 16 bits usando vários métodos de thresholding derivados de histograma global A fase segmentada é sempre mostrada como 255.Para limiar local local em vez de global, Threshold plugin. ImageJ requer v1 42m ou mais recente Copie o arquivo na pasta ImageJ Plugins e reinicie o ImageJ ou execute o comando Help Update Menus Depois disso, um novo comando deve aparecer em Image Adjust Auto Threshold. Fiji este plugin é parte da distribuição Fiji, não há necessidade de baixá-lo. Method seleciona o algoritmo a ser aplicado detalhado abaixo. A Ignorar preto e ignorar opções de branco definir as bins de histograma de imagem para 0 e 255 greylevels para 0 Respectivamente. Isto pode ser útil se a imagem digitalizada tiver pixels sub ou sobre expostos. O objeto branco no fundo preto define como branco os pixels com valores acima do valor limiar, caso contrário, define como branco os valores menores ou iguais ao limiar. Threshold em vez de Threshold single images define o thresholding LUT, sem alterar os dados de pixel Isso funciona apenas para imagens simples. Se você estiver processando uma pilha, duas opções adicionais estão disponíveis Stack pode ser usado para processar todas as fatias o limite de cada fatia será Ser calculado separadamente Se esta opção for deixada desmarcada, somente a fatia atual será processada. Usar histograma de pilha primeiro calcula o histograma de toda a pilha e, em seguida, calcula a base de limiar D nesse histograma e, finalmente, binarizes todas as fatias com esse único valor Selecionando esta opção também seleciona a opção Stack acima automaticamente.1 Este plugin é acessado através da entrada do menu Auto Auto Threshold, porém os métodos de thresholding também foram parcialmente implementados em ImageJs thresholder Applet acessível através da entrada de menu Image Adjust Threshold Enquanto o plugin Auto Threshold pode usar ou ignorar os extremos do histograma da imagem Ignore black, Ignore white o applet não pode o método padrão ignora os extremos do histograma, mas os outros métodos não. Dois comandos para a mesma imagem podem produzir resultados aparentemente diferentes Em essência, o plugin Auto Threshold, com as configurações corretas, pode reproduzir os resultados do applet, mas não o caminho round.2 Da versão 1 12 o plugin suporta thresholding de 16- Bit imagens Como o plugin Auto Threshold processa todo o espaço em escala de cinza, pode ser lento ao lidar com imagens de 16 bits S Observe que o applet de thresholder ImageJ também processa imagens de 16 bits, mas na realidade ImageJ primeiro calcula um histograma com 256 bins Portanto, pode haver diferenças nos resultados obtidos em imagens de 16 bits ao usar o applet eo verdadeiro 16 bits Resultados obtidos com este plugin Note que para acelerar, o histograma está entre parênteses para incluir somente o intervalo de caixas que contêm dados e evitar o processamento de caixas de histograma vazias em ambos os extremos.3 O resultado de imagens de 16 bits e pilhas ao processar todas as fatias é um 8 bits com 0 e 255 valores No entanto, para pilhas onde apenas 1 fatia é limiar, o resultado é ainda um contêiner de 16 bits com a fase thresholded mostrado como Branco 65535 Isso é para manter os dados intocados nas fatias restantes A opção Try all mantém o formato de 16 bits para ainda mostrar as imagens com métodos que podem falhar para obter um limiar Imagens e pilhas que são E impossível de limiar permanecem inalteradas.4 A mesma imagem em 8 e 16 bits sem escala retorna o mesmo valor de limiar, no entanto Li s método originalmente iria retornar valores diferentes quando os dados de imagem foi deslocado, por exemplo, quando a adição de um valor fixo para todos os pixels A corrente A implementação evita esse problema dependente de deslocamento.5 A mesma imagem escalonada por um valor fixo, por exemplo, ao multiplicar todos os pixels por um valor fixo retorna um resultado de limiar similar dentro de 2 níveis de escala de cinza da imagem original sem escala para todos os métodos, exceto Huang, Li e Triangle due Para o modo como esses algoritmos funcionam. Qual método segmenta melhor os seus dados Pode-se tentar responder a esta pergunta usando a opção Try all Isso produz uma montagem com resultados de todos os métodos, permitindo explorar como os diferentes algoritmos executam em uma determinada imagem ou pilha Ao usar pilhas, em alguns casos pode não ser uma boa idéia segmentar cada fatia individualmente, em vez de com um único limite para todas as fatias, As imagens de amostra para entender melhor este problema. Tente todos os métodos. Quando o processamento de pilhas com muitas fatias, as montagens podem se tornar muito grande.16 vezes o tamanho da pilha original e corre o risco de ficar sem RAM Uma janela popup aparecerá quando pilhas têm mais de 25 fatias para confirmar se o procedimento deve exibir os resultados agrupados Selecione Não para calcular os valores de limite e exibi-los na janela de registro. Este é o método original de limiar automático disponível em ImageJ, que é uma variação do algoritmo IsoData descrito abaixo. A opção padrão deve retornar os mesmos valores que o Image Adjust Threshold Auto, ao selecionar Ignorar preto e Ignorar branco Para indicar a segmentação da fase desejada, use a opção Objetos brancos sobre fundo preto O método IsoData também é conhecido como interativo iterativo. Implementos Huang s Fuzzy thresholding method Isto usa a função de entropia de Shannon um também pode usar a função de entropia de Yager. Portado de ME Celebi s fourier0 8 routin Es 1 e 2. Isso pressupõe um histograma bimodal O histograma é iterativamente suavizado usando uma média de corrida de tamanho 3, até que existam apenas dois máximos locais j e k O limiar t é então calculado como jk 2 Imagens com histogramas com picos extremamente desiguais ou Um amplo e no vale são inadequados para este método method. Ported de Antti Niemist s código MATLAB Veja aqui para uma excelente apresentação de slides e seu código MATLAB original. Procedimento de base baseado no algoritmo isodata of. The procedimento divide a imagem em objeto e de fundo Tomando-se um limiar inicial, então as médias dos pixels em ou abaixo do limiar e pixels acima são calculadas As médias desses dois valores são calculadas, o limiar é incrementado eo processo é repetido até que o limiar seja maior do que a média composta Isso Is. Several implementações deste método existem Veja o código fonte para comentários adicionais. Implements Li s mínimo Cross Entropy thresholding método baseado na itera CHL Tam, PKS 1998, Um Algoritmo Iterativo para Mínimo de Entropia Cruz, Linhas de Reconhecimento de Padrões 18 8 771-776.Sezgin, M Sankur, B 2004, Pesquisa sobre Técnicas de Limiar de Imagem e Avaliação de Desempenho Quantitativo, Journal of Electronic Imaging 13 1 146-165.Portado de ME Celebi s fourier0 8 rotinas 3 e 4.Implementos Kapur-Sahoo - Wong Método de Limiar de Entropia Máxima. Kapur, JN Sahoo, PK Wong, ACK 1985, Um Novo Método para Limiar a Imagem em Nível de Cinza Utilizando a Entropia do Histograma, Modelos Gráficos e Processamento de Imagens 29 3 273-285. Fourier0 8 rotinas 5 e 6.Utiliza a média dos níveis de cinza como o limiar É usado por alguns outros métodos como um primeiro limite de adivinhação. Glasbey, CA 1993, Uma análise de algoritmos de limiar com base no histograma, Modelos Gráficos CVGIP e Processamento de Imagens 55 532-5 37. Uma implementação iterativa de Kittler e Illingworth s mínimo erro thresholding. This implementação parece convergir com mais freqüência do que o original No entanto, às vezes o algoritmo não converge para uma solução Nesse caso, um aviso é relatado para a janela de log e os padrões de resultado Para a estimativa inicial do limiar que é calculado usando o método Mean As opções Ignore black ou Ignore white podem ajudar a evitar esse problema. Kittler, J Illingworth, J 1986, Limiar mínimo de erros, Reconhecimento de padrões 19 41-47. Niemist s Código MATLAB Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. Similarmente ao método Intermodes, este assume um histograma bimodal O histograma é iterativamente suavizado usando uma média corrente de tamanho 3, até que haja apenas dois máximos locais O limiar T é tal que yt 1 yt yt 1.Imagens com histogramas tendo picos extremamente desiguais ou um largo e no vale não são adequados para este método. Portada De Antti Niemist s código MATLAB Veja aqui para uma excelente apresentação de slides eo código MATLAB original. Tsai s método tenta preservar os momentos da imagem original no resultado thresholded. Ported de ME Celebi s fourier0 8 rotinas 7 e 8.Otsu s O algoritmo de agrupamento de limiar procura o limiar que minimiza a variância intra-classe, definida como uma soma ponderada de variâncias das duas classes. Ported de código C por Jordan Bevik. Assumes a fração de pixels de primeiro plano para ser 0 5.Ported de Antti Niemist S MATLAB code Veja aqui uma excelente apresentação de slides e o código MATLAB original. Semelhante ao método MaxEntropy, mas usando a entropia de Renyi em vez disso. Kapur, JN Sahoo, PK Wong, ACK 1985, Um Novo Método para Limiar a Imagem de Nível de Cinza Usando A Entropia do Histograma, Modelos Gráficos e Processamento de Imagem 29 3 273-285.Portada de ME Celebi s fourier0 8 rotinas 9 e 10.Portada de ME Celebi s fourier0 8 rotinas 11 e 12.Esta é uma implementação do Triângulo método. Modificado a partir de Johannes Schindelin s plugin TriangleAlgorithm. The Triângulo algoritmo, um método geométrico, não pode dizer se os dados é inclinado para um lado ou outro, mas assume um modo de pico máximo perto de uma extremidade do histograma e pesquisas em direção a outra extremidade Isto causa um problema na ausência de informação do tipo de imagem a ser processada, ou quando o máximo não está perto de um dos extremos do histograma resultando em duas possíveis regiões de limiar entre esse máximo e os extremos Aqui o algoritmo foi estendido para encontrar no Que lado do pico máximo os dados vão mais longe e procura o limiar dentro desse maior range. Implements Yen s thresholding método from. Ported de ME Celebi s fourier0 8 rotinas 13 e 14.