b'\n_START_ARTICLE_\nMedianos filtras\n_START_SECTION_\nVeikimo principas\n_START_PARAGRAPH_\nTam reikia per\xc5\xbei\xc5\xabr\xc4\x97ti vis\xc4\x85 duomen\xc5\xb3 signal\xc4\x85, pereinant i\xc5\xa1 eil\xc4\x97s visus duomenis, kiekvien\xc4\x85 i\xc5\xa1 j\xc5\xb3 pakei\xc4\x8diant vidurine kaimynini\xc5\xb3 duomen\xc5\xb3 reik\xc5\xa1me. Kaip kaimynai bus atrinkti nurodoma taip vadinamu \xe2\x80\x9elangu\xe2\x80\x9c, kuris i\xc5\xa1 eil\xc4\x97s pastumiamas nuo vieno duomens prie kito, kol per\xc5\xbei\xc5\xabrimas visas j\xc5\xb3 signalas. Vienma\xc4\x8diams signalams akivaizd\xc5\xbeiu konkretaus duomens langu b\xc5\xabt\xc5\xb3 keli prie\xc5\xa1 ir po jo einantys duomenys, tuo tarpu dvima\xc4\x8diams (ir esant daugiau mat\xc5\xb3) signalams, tokiems kaip vaizdai, gali b\xc5\xabti \xc5\xbeymiai sud\xc4\x97tingesni \xe2\x80\x9ed\xc4\x97\xc5\xbeu\xc4\x8di\xc5\xb3\xe2\x80\x9c ar \xe2\x80\x9ekry\xc5\xbeiuk\xc5\xb3\xe2\x80\x9c pavidalo langai. Reikt\xc5\xb3 pasteb\xc4\x97ti, kad jeigu langui imamas kaimyn\xc5\xb3 kartu su pa\xc4\x8diu duomeniu nelyginis skai\xc4\x8dius, tai visai nesunku surasti vidurin\xc4\x99 reik\xc5\xa1m\xc4\x99, tereikia duomenis i\xc5\xa1r\xc5\xab\xc5\xa1iuoti j\xc5\xb3 reik\xc5\xa1mi\xc5\xb3 did\xc4\x97jimo tvarka ir paimti vidurinio duomens reik\xc5\xa1m\xc4\x99. Lyginio skai\xc4\x8diaus atveju gali b\xc5\xabti daugiau nei viena vidurin\xc4\x97 reik\xc5\xa1m\xc4\x97.\n_START_SECTION_\nVienma\xc4\x8dio atvejo i\xc5\xa1nagrin\xc4\x97jimas\n_START_PARAGRAPH_\nVidurini\xc5\xb3 reik\xc5\xa1mi\xc5\xb3 filtravimui paimkime lang\xc4\x85 su dviem kaimynais, kuri\xc5\xb3 vienas eina i\xc5\xa1kart prie\xc5\xa1, o kitas i\xc5\xa1 karto po konkretaus duomens. Pirminiu vienma\xc4\x8di\xc5\xb3 duomen\xc5\xb3 signalu lai b\xc5\xabna x = [2, 80, 6, 3]._NEWLINE_Filtruodami x signal\xc4\x85 gautume tok\xc4\xaf y duomen\xc5\xb3 signal\xc4\x85, kurio_NEWLINE_y[1] = vidurinReik[2, 2, 80] = 2;_NEWLINE__NEWLINE_y[2] = vidurinReik[2, 80, 6] = vidurinReik[2, 6, 80] = 6;_NEWLINE__NEWLINE_y[3] = vidurinReik[80, 6, 3] = vidurinReik[3, 6, 80] = 6;_NEWLINE__NEWLINE_y[4] = vidurinReik[6, 3, 3] = vidurinReik[3, 3, 6] = 3,_NEWLINE_t. y. y = [2, 6, 6, 3].\n_START_SECTION_\nDvima\xc4\x8dio medianos filtro \xc4\xafgyvendinimo klausimai\n_START_PARAGRAPH_\nKaip paprastai, daugiausiai pastang\xc5\xb3 ir laiko u\xc5\xbeima kiekvieno lango vidurin\xc4\x97s reik\xc5\xa1m\xc4\x97s ie\xc5\xa1kojimas. Kadangi filtrui reikia per\xc5\xbei\xc5\xabr\xc4\x97ti langus daugumai signalo duomen\xc5\xb3, dideliems signalams, tokiems kaip atvaizdai, vidurin\xc4\x97s reik\xc5\xa1m\xc4\x97s ie\xc5\xa1kojimo veiksmingumas labai svarbus rodiklis, nusakantis, kaip ilgai bus atliekamas darbas. Paprastas, kaip vaniliniai ledai, anks\xc4\x8diau apra\xc5\xa1ytas \xc4\xafgyvendinimas kiekvienam langui sur\xc5\xab\xc5\xa1iuoja visus duomenis, kad b\xc5\xabt\xc5\xb3 galima atrasti jame vidurin\xc4\x99 reik\xc5\xa1m\xc4\x99, ta\xc4\x8diau, kai reikia tik vidurin\xc4\x97s reik\xc5\xa1m\xc4\x97s i\xc5\xa1 vis\xc5\xb3 likusi\xc5\xb3, galima pasinaudoti daug veiksmingesniais jos i\xc5\xa1rinkimo b\xc5\xabdais._NEWLINE_Be to, kai kuriuose duomen\xc5\xb3 signaluose t\xc4\x97ra reik\xc5\xa1m\xc4\x97s i\xc5\xa1 sveik\xc5\xb3 skai\xc4\x8di\xc5\xb3 aib\xc4\x97s, tai labai da\xc5\xbena atvaizdams. Tokiais atvejais histogram\xc5\xb3 vidurini\xc5\xb3 reik\xc5\xa1mi\xc5\xb3 ie\xc5\xa1kojimas gali b\xc5\xabti \xc5\xbeymiai greitesnis, nes labai paprasta atnaujinti histogramas pereinant tarp gretim\xc5\xb3 lang\xc5\xb3, o vidurin\xc4\x97s reik\xc5\xa1m\xc4\x97s i\xc5\xa1rinkimui histogramoje daug pastang\xc5\xb3 nereikia.\n_START_SECTION_\nSavyb\xc4\x97 i\xc5\xa1saugoti kra\xc5\xa1tines\n_START_PARAGRAPH_\nMedianos filtras yra vienas i\xc5\xa1 glodinimo b\xc5\xabd\xc5\xb3, toki\xc5\xb3 kaip Gausinis suliejimas (angl. Gaussian blur). Visi i\xc5\xa1lyginimo b\xc5\xabdai veiksmingi \xc5\xa1alinant triuk\xc5\xa1m\xc4\x85 i\xc5\xa1 signalo jo tolygiuose ploteliuose ar dalyse, ta\xc4\x8diau skirtingai paveikia kra\xc5\xa1tines. Labai da\xc5\xbenai ma\xc5\xbeinant triuk\xc5\xa1m\xc4\x85 duomen\xc5\xb3 signale, tuo pat metu labai svarbu yra i\xc5\xa1saugoti kra\xc5\xa1tines. Pavyzd\xc5\xbeiui, kra\xc5\xa1tin\xc4\x97s labai svarbios tam, kaip atvaizdas atrodys \xc5\xbevelgiant \xc5\xbemogaus akimis. Kai (Gausinio) triuk\xc5\xa1mo lygis yra nedidelis ar nuosaikus, \xc5\xa1alinant triuk\xc5\xa1m\xc4\x85 bei i\xc5\xa1saugant kra\xc5\xa1tus su nekintamo dyd\xc5\xbeio langu, akivaizd\xc5\xbeiai tinkamesnis u\xc5\xbe Gausin\xc4\xaf suliejim\xc4\x85 yra medianos filtras. Ta\xc4\x8diau kai (Gausinio) triuk\xc5\xa1mo lygis auk\xc5\xa1tas, medianos filtras ne toks jau geras palyginus su Gausiniu suliejimu. Tuo tarpu medianos filtras ypatingai veiksmingas ta\xc5\xa1kiniam triuk\xc5\xa1mui (angl. speckle noise) bei druskiniam ir pipiriniam (dideli\xc5\xb3 trump\xc5\xb3 poky\xc4\x8di\xc5\xb3) triuk\xc5\xa1mui (angl. salt and pepper noise). \xc5\xa0tai kod\xc4\x97l medianos filtras pla\xc4\x8diai naudojamas skaitmeniniame atvaizd\xc5\xb3 apdirbime.'