A melhor maneira de fazer isso (na minha opinião) seria usar um buffer circular para armazenar suas imagens. Em um buffer circular ou anel, o elemento de dados mais antigo na matriz é substituído pelo elemento mais novo inserido na matriz. Os conceitos básicos de fazer tal estrutura são descritos no pequeno vídeo do Mathworks Implementando um buffer circular simples. Para cada iteração do seu loop principal que lida com uma única imagem, basta carregar uma nova imagem no buffer circular e, em seguida, usar o MATLAB construído na função média para levar a média de forma eficiente. Se você precisar aplicar uma função de janela aos dados, faça uma cópia temporária dos quadros multiplicada pela função da janela e tome a média da cópia em cada iteração do loop. Respondeu 6 de agosto de 12 às 10:11 calcula um tipo de média móvel para cada uma das 10 bandas em todas as suas imagens. Esta linha calcula uma média móvel do valor médio sobre suas imagens: para ambos, você deseja adicionar uma estrutura de buffer que mantenha apenas as últimas 10 imagens. Para simplificá-lo, você também pode apenas manter tudo na memória. Aqui está um exemplo para Yout: Mude esta linha: (Adicione uma dimensão) E altere isso: então, para exibir o uso, você faria algo. Similar para meanvalue respondido 6 de agosto 12 às 14:19 Sua resposta 2016 Stack Exchange, IncCreado na quarta-feira, 08 de outubro de 2008 20:04 Atualizado em quinta-feira, 14 de março de 2013 01:29 Escrito por Batuhan Osmanoglu Acessos: 40806 Média móvel em Matlab Muitas vezes Eu me encontro na necessidade de em média os dados que eu tenho que reduzir um pouco o ruído. Eu escrevi algumas funções para fazer exatamente o que eu quero, mas os matlabs criados na função de filtro funcionam muito bem também. Aqui vou escrever sobre a média de dados 1D e 2D. O filtro 1D pode ser realizado usando a função de filtro. A função de filtro requer pelo menos três parâmetros de entrada: o coeficiente de numerador para o filtro (b), o coeficiente de denominador para o filtro (a) e os dados (X), é claro. Um filtro de média em execução pode ser definido simplesmente por: Para dados 2D, podemos usar a função Matlabs filter2. Para obter mais informações sobre como funciona o filtro, você pode digitar: Aqui está uma implementação rápida e suja de um filtro de média móvel 16 por 16. Primeiro precisamos definir o filtro. Como tudo o que queremos é contribuição igual de todos os vizinhos, podemos usar apenas a função. Nós dividimos tudo com 256 (1616), pois não queremos alterar o nível geral (amplitude) do sinal. Para aplicar o filtro, podemos simplesmente dizer o seguinte. Abaixo estão os resultados para a fase de um interferograma SAR. Neste caso, Range está no eixo Y e o Azimuth é mapeado no eixo X. O filtro tinha 4 pixels de largura em alcance e 16 pixels de largura em Azimuth.
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