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matlab代码影响-robust-smooth:基于DamienGarcia的工作对2Dnumpy数组进行稳健的平滑处理
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2021-05-22
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matlab代码影响robust_smooth_2d Damien Garcia的简化Python转换,可通过强大的离群值检测对数据进行插值和平滑处理。 Garcia的代码适用于1D,2D和3D数据,并且还可以处理多个分量(例如2D字段中每个位置的矢量分量)。 精简的Python翻译仅处理单个组件的2D数据,例如灰度图像。 提供了一些关键字参数来进行测试: 您可以手动指定平滑因子,例如s = 15 ,它将超越内置的自动计算。 您可以使用robust = False来关闭鲁棒的离群值检测。 如果您只是想平滑图像,可以使用许多其他方法,这些方法可能会更好。 如果只想对图像中的缺失像素进行插值,则相同。 但是,如果您的数据包含异常值和像素缺失,那么这似乎是一个很好的解决方案。 与任何平滑算法一样,您会丢失有效的高频信息。 但是,通过使用鲁棒的方法降低异常值的权重,该算法能够应用较少的主动平滑,从而保留更多的有效高频信息。 笔记 由硬编码的公差阈值控制的迭代次数会影响平滑(除了平滑因子s之外)。 离群检测受双平方权重计算中学生化残差的硬编码除数影响。 参考 Garcia,D.,2010 ,,《
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robust-smooth-master.zip (6个子文件)
robust-smooth-master
test.py 2KB
robust_smooth_2d.py 9KB
Readme.md 2KB
clean_noisy.png 163KB
.gitignore 59B
noisymissing_robustsmooth.png 183KB
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