Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
22. Фильтрация изображений с помощью ДПФ
С помощью рассмотренного ДПФ можно
выполнять фильтрацию сигналов и изображений. Рассмотрим сначала одномерный
случай. Амплитудный спектр вектора
Показывает значение амплитуд на частотах . Если для некоторого значения функция , то комплексная
синусоида данной частоты отсутствует в векторе . Используя это свойство можно искусственно
удалять определенные частоты из сигнала. Измененный вектор во временной области
можно найти на основе следующего выражения:
,
где -
измененный спектр. В случае идеальной низкочастотной фильтрации низкие частоты
не изменяются, а высокие отбрасываются, т.е. их амплитуды приравниваются нулю. Например,
в дискретном случае можно положить
тогда выходной сигнал
(12)
где - импульсная характеристика фильтра.
Выражение (12) описывает фильтрацию как свертку входного сигнала с импульсной
характеристикой .
Учитывая разделимость ДПФ, перепишем
выражение (12) для двумерного случая:
где - двумерная импульсная характеристика
фильтра.
При идеальной высокочастотной
фильтрации амплитуды низких частот приравниваются нулю, а высокие остаются без изменений.
По аналогии с низкочастотной фильтрацией можно положить
При этом выходной сигнал также будет определяться через свертку с импульсной
характеристикой .
Рассмотренные
примеры фильтрации показывают, что разные преобразования сигналов можно
рассматривать с единых позиций.