차이점 이해하기: 이동 평균 필터와 중앙값 필터

이동 평균 필터와 중앙값 필터의 차이점

필터링 기술과 관련하여 널리 사용되는 두 가지 옵션은 이동 평균 필터와 중앙값 필터입니다. 이 두 필터는 모두 신호에서 노이즈를 제거하는 데 사용되지만, 이 목표를 달성하기 위해 서로 다른 방법론을 사용합니다.

이동 평균 필터는 지정된 창 내에서 데이터 포인트 하위 집합의 평균을 계산하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 이 평균을 사용하여 중심 데이터 포인트의 값을 대체합니다. 이동 평균 필터는 창을 계속 이동하고 평균을 다시 계산함으로써 신호를 평활화하여 무작위 노이즈의 영향을 줄입니다.

반면에 중앙값 필터는 다른 접근 방식을 취합니다. 데이터 포인트의 평균을 구하는 대신 창 내의 하위 집합에서 중간값을 선택합니다. 그런 다음 이 중간 값이 중심 데이터 포인트의 대체 값으로 사용됩니다. 이 방법은 신호의 갑작스럽고 짧은 수명의 스파이크로 구성된 임펄스 노이즈를 제거하는 데 특히 효과적입니다.

두 필터 모두 노이즈를 줄이는 데 효과적이지만, 각기 다른 상황에 적합한 뚜렷한 특징이 있습니다. 이동 평균 필터는 고주파 노이즈를 줄이는 데 더 효과적이지만, 특히 노이즈가 비 가우시안인 경우 신호에 왜곡을 일으킬 수 있습니다. 반면에 중앙값 필터는 왜곡에 덜 민감하며 임펄스 노이즈를 처리할 때 특히 유용합니다.

요약하면, 이동 평균 필터와 중앙값 필터는 신호에서 노이즈를 제거하는 데 사용되는 두 가지 일반적인 필터링 기법입니다. 이동 평균 필터는 데이터 포인트의 하위 집합의 평균을 사용하는 반면, 중앙값 필터는 하위 집합에서 중간 값을 선택합니다. 이러한 필터의 차이점을 이해하면 고주파 노이즈를 최소화하거나 임펄스 노이즈를 제거하는 등 주어진 상황에 적합한 접근 방식을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이동 평균 필터란 무엇인가요?

이동 평균 필터는 지정된 시간 창에서 데이터 포인트 일부의 평균값을 계산하여 데이터 세트를 평활화하는 데 사용되는 시간 도메인 필터링 기법입니다. 이 필터는 일반적으로 신호 처리 및 데이터 분석 애플리케이션에서 데이터의 노이즈나 변동을 제거하고 관련 정보를 추출하는 데 사용됩니다.

이동 평균 필터의 개념은 연속된 데이터 포인트의 하위 집합의 평균값이 데이터의 전반적인 추세 또는 동작을 나타낸다는 개념에 기반합니다. 슬라이딩 창에서 평균값을 계산하고 중앙 데이터 포인트를 계산된 평균으로 대체함으로써 필터는 신호의 고주파 노이즈나 변동을 효과적으로 줄입니다.

이동 평균 필터에는 단순 이동 평균(SMA), 가중 이동 평균(WMA), 지수 이동 평균(EMA) 등 다양한 유형이 있습니다. 특정 유형의 이동 평균 필터를 선택하는 것은 애플리케이션과 분석 중인 데이터의 특성에 따라 달라집니다.

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단순 이동 평균(SMA)은 이동 평균 필터의 가장 기본적인 유형으로, 이동 창의 각 데이터 요소에 동일한 가중치가 할당됩니다. 가중 이동 평균(WMA)은 이동 창의 데이터 포인트에 상대적 중요도 또는 관련성에 따라 다른 가중치를 할당합니다. 지수 이동 평균(EMA)은 데이터 요소에 기하급수적으로 감소하는 가중치를 할당하여 최근 데이터 요소에 더 많은 가중치를 부여합니다.

이동 평균을 계산하는 데 사용되는 이동 창의 크기 또는 데이터 포인트 수는 필터링된 출력의 부드러움에 영향을 줍니다. 창 크기가 클수록 계산에 더 많은 수의 데이터 포인트가 포함되므로 출력은 더 부드러워지지만 입력 신호의 변화에 대한 반응은 느려집니다. 반대로 창 크기가 작을수록 변화에 더 빠르게 반응하지만 출력은 덜 부드러워질 수 있습니다.

요약하면, 이동 평균 필터는 지정된 기간 동안 연속된 데이터 포인트의 하위 집합의 평균값을 계산하여 데이터를 평활화하는 데 유용한 도구입니다. 이 필터는 데이터의 노이즈나 변동을 제거하여 관련 정보를 추출하고 신호의 기본 추세 또는 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

중앙값 필터란 무엇인가요?

중앙값 필터는 이미지 처리 및 디지털 사진 촬영에 일반적으로 사용되는 디지털 신호 처리 필터의 한 유형입니다. 이 필터는 특정 영역 내 픽셀 세트의 중앙값을 취하여 노이즈를 줄이고 이미지 품질을 개선하도록 설계되었습니다. 픽셀 값의 평균을 계산하는 이동 평균 필터와 같은 다른 유형의 필터와 달리, 중앙값 필터는 픽셀 값을 정렬하여 중간 값을 출력으로 선택합니다.

중앙값 필터의 가장 큰 장점은 이미지에서 무작위로 밝고 어두운 픽셀로 나타나는 임펄스 노이즈(소금과 후추 노이즈라고도 함)를 효과적으로 제거할 수 있다는 것입니다. 이러한 유형의 노이즈는 고립된 픽셀이나 작은 클러스터에서 자주 발생하기 때문에 제거하기가 특히 어려울 수 있습니다. 중앙값 필터는 인접한 픽셀의 중앙값을 취함으로써 이미지의 가장자리와 디테일을 보존하면서 노이즈를 부드럽게 처리할 수 있습니다.

중앙값 필터의 중요한 특징 중 하나는 이미지의 선명한 가장자리를 보존하는 기능입니다. 가장자리를 흐리게 하고 이미지 선명도를 떨어뜨릴 수 있는 다른 스무딩 필터와 달리 중앙값 필터는 왜곡이나 아티팩트를 유발할 가능성이 적습니다. 따라서 의료 영상이나 원격 감지 등 미세한 디테일과 경계를 보존하는 것이 중요한 분야에 적합합니다.

중앙값 필터는 일반적으로 입력 이미지 위로 이동하는 슬라이딩 창으로 구현됩니다. 각 픽셀 위치에서 필터는 미리 정의된 픽셀 주변을 선택하고 오름차순으로 정렬합니다. 그런 다음 중앙 픽셀은 정렬된 이웃의 중앙값으로 대체됩니다. 이 과정은 이미지의 각 픽셀에 대해 반복되어 노이즈가 감소하고 품질이 개선된 필터링된 이미지가 생성됩니다.

중앙값 필터는 임펄스 노이즈를 줄이는 데는 효과적이지만 가우시안 노이즈나 픽셀 강도의 무작위 변화와 같은 다른 유형의 노이즈를 줄이는 데는 그다지 효과적이지 않을 수 있습니다. 이러한 경우 가우시안 필터 또는 이동 평균 필터와 같은 다른 유형의 필터가 더 적합할 수 있습니다. 그러나 중앙값 필터는 노이즈 감소 파이프라인에서 여전히 유용한 도구가 될 수 있으며, 특히 최적의 결과를 얻기 위해 다른 필터와 함께 사용할 때 유용합니다.