基于频域逆滤波器的图像去模糊设计
是一种图像处理技术，旨在恢复被模糊的图像并提高图像的清晰度。下面是对这个问答内容的完善和全面的答案：
概念： 基于频域逆滤波器的图像去模糊是一种通过频域处理的图像复原方法。在图像模糊过程中，高频成分（细节）被低通滤波器削弱或丢失，导致图像失去清晰度。频域逆滤波器的设计旨在通过反向操作将图像恢复到原始状态。
分类： 基于频域逆滤波器的图像去模糊方法可以分为线性和非线性方法。线性方法使用传统的频域滤波技术，例如维纳滤波器和卡尔曼滤波器，通过估计退化函数的频谱来恢复图像。非线性方法使用更复杂的算法，如最小二乘逆滤波器和Tikhonov正则化逆滤波器，以更好地处理图像去模糊问题。
优势： 基于频域逆滤波器的图像去模糊设计具有以下优势：
- 高效性：频域处理技术可以通过快速傅里叶变换（FFT）在频域上进行计算，加快图像恢复的速度。
- 精确性：逆滤波器的设计可以更准确地恢复被模糊的图像，并尽可能地保留图像的细节和清晰度。
- 灵活性：基于频域逆滤波器的方法可以应用于不同类型的图像模糊问题，并且可以根据具体情况进行调整和改进。
应用场景： 基于频域逆滤波器的图像去模糊设计在以下场景中得到广泛应用：
- 恢复运动模糊图像：运动模糊是由于相机或被摄对象的运动引起的图像模糊，频域逆滤波器可以用于修复这类图像。
- 恢复震动模糊图像：震动模糊是由于相机的抖动或振动引起的图像模糊，频域逆滤波器可以用于纠正这种模糊。
- 恢复退化图像：当图像受到光线条件、镜头问题或传感器问题等因素的影响而退化时，频域逆滤波器可以用于恢复图像的质量。
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2回答
如何将采样率频率除以10个频带进行均衡。例如，我有一个音频pcm，频率为44100 hz，每个样本1字节。我如何了解哪个样本与指定的波段相关。以及如何将样本划分为波段。
你能给我解释或链接吗？
浏览 1提问于2012-11-29得票数 0
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2回答
如何获得图像的低、中、高频分量？
、、、、
我目前正在寻找一些图像处理项目，只是想知道如何获得图像的低频，中和高频成分？例如，正如这张图片所显示的(我是从googling获得的，没有详细描述如何获得这张图片，但可能使用了一些过滤)。
另外，我遇到了使用离散余弦变换(DCT)的帖子，它可以帮助我们获得图像的低频和高频分量。只是想知道如何利用DCT来获得中频分量？
我对过滤也有非常基本的知识。我认为也有高斯高通/低通滤波器可用。以及基于小波的滤波。只是想知道高斯滤波、小波滤波和DCT滤波有什么区别？我应该用哪一种？
浏览 3提问于2015-06-17得票数 2
1回答
我正在学习用Matlab处理图像的FFT。我已经知道了一些基本的东西，但是对于两个FFT结果的乘积，我不太理解。
所以我想知道在我们乘以快速傅立叶变换的结果之后会发生什么。有没有人能给我举个例子？
浏览 1提问于2012-03-27得票数 0
2回答
为了锐化图像，我们使用内核：
| 0 -1 0 |
| -1 5 -1 |
| 0 -1 0 |
一旦我们应用了这个内核，是否有可能取消图像的锐化？
浏览 0提问于2013-09-18得票数 1
我正在尝试实现一个过滤器，它看起来像
在Matlab中。我有：
omegas = (-length(t)/2:length(t)/2)*2*pi/tau/10;
SOS_freq_sum = zeros(1,length(omegas));
for i = 1:length(K_set)
k = K_set(i);
SOS_freq_sum = SOS_freq_sum + b_k(i)*sinc(omegas/(2*pi/tau)-k);
end
SOS_filter_in_frequency = (tau/sqrt(2*pi))*((SOS_freq_sum)'
浏览 5提问于2014-12-04得票数 0
1回答
我无法在这个帖子中找到这个问题的解决方案。
按照建议，应用反锐化滤波后得到的图像为
但是，即使在锐化滤波器之后，模糊也不会被去除。有没有人能推荐其他的方法呢？
浏览 0提问于2012-05-17得票数 0
1回答
在图像处理中，我们在哪些情况下使用空间滤波，在哪些情况下使用频域滤波？我们在频率过滤中使用什么滤波器？我们可以同时使用空间滤波和频率滤波来执行模糊和边缘检测吗？
浏览 1提问于2020-02-29得票数 1
2回答
我有一个图像二值化的问题(可能一般是模糊的)，我有这个图像：
在我完成二值化之后，我得到了
如何才能更好地进行二值化？我的目标是只有黑色背景和白色字母，没有其他东西。我使用了自适应阈值二值化
cv2.adaptiveThreshold(image_gs,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY ,41,3)
我也有
kernel=np.ones(1,1)
有谁知道怎么做吗？
浏览 8提问于2015-12-15得票数 5
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1回答
高斯模糊和FFT
、、、
我正在为一个学校项目做一个高斯模糊的实现。我需要同时实现CPU和GPU来比较性能。
我不太确定我是否理解高斯模糊的工作原理。所以我的问题之一是我是否正确理解了它？
下面是我现在要做的:我使用维基百科中的公式来计算过滤器。对于2d，我获取图像中每个像素的RGB，并通过将像素和周围像素的RGB与相关的滤镜位置相乘来对其应用滤镜。然后，将这些值相加为新的像素RGB值。对于1d，我首先水平应用过滤器，然后垂直应用过滤器，如果我正确理解，应该会得到相同的结果。此结果是否与应用2d滤波器时的结果完全相同？
我的另一个问题是如何优化算法。我读到过快速傅立叶变换适用于高斯模糊。但我不知道该怎么把它联系起来。有
浏览 1提问于2011-10-14得票数 4
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1回答
我想知道如何从数据中消除噪声(例如，无线电数据是由行和列组成的阵列，每个数据点表示给定频率和时间内的辐射强度)，.The阵列可以包含射电暴。但是也存在许多固定频率的无线电噪声(RFI=radio频率干扰)，.How可以消除这些噪声，并且只产生突发。
浏览 3提问于2012-07-17得票数 0
3回答
我是一个非常有经验的软件工程师，我在大学里上过一些EE课程。我正在iPhone和Android上编程，我想实现数字滤波器(例如低通、带通、带阻等等)。用于实时麦克风和加速度计数据。
我知道，在时域样本窗口上实现数字滤波器的方法有多种，这是相当的。我正在研究的两种方法是：
在C/Java代码中直接实现差分方程(例如yi = yi-1 +2* xi)。我相信这可以在O(N)时间内运行，其中N是样本窗口的长度，例如N=512。
在样本窗口和FIR滤波器的时域表示之间实现卷积，通常是某种形式的正弦函数。不久前我问过。如果使用涉及FFT和IFFT的快速卷积，这可以在O(N，lg，N)中完成.
浏览 6提问于2011-12-07得票数 3
2回答
图像低通滤波器中的回波
、、、
我试图在Java中实现图像的低通空间过滤器(使用jTransforms)，并且我看到了一些我无法解释的奇怪行为。
如果我执行FFT，然后直接回到图像中，一切都很好，但是当我尝试放入过滤器时，我得到了y轴中原始轮廓的“回声”：
如果有人能解释这件事，我会非常感激的！我使用的过滤器是一个简单的step函数。
浏览 7提问于2013-10-29得票数 0
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1回答
我需要在不丢失其属性的情况下过滤信号，以便稍后将该信号插入到人工神经网络中。我使用R和信号库，我考虑使用低通滤波器或FFT。
这是要过滤的信号，它是关于视频中像素的移位。在这种情况下，我计算了向量X和Y的结果，以仅获得一个值，从而生成此图/信号：
使用信号库和fftfilt函数，我获得了以下信号，这似乎更容易训练神经网络，但我不知道该函数正在做什么，以及信号属性是否保持不变。
resulting <- fftfilt(rep(1,50)/50,resulting)
谁能解释一下这个函数是如何工作的，或者建议一种更好的方法来过滤这个信号。
浏览 2提问于2018-10-04得票数 1
1回答
我读到，为了计算两个信号x，y(例如1d)的卷积，天真的方法采用O(NM)。
然而，在FFT^-1(FFT(x)FFT(y))的情况下，使用快速傅立叶变换来计算O(N log(N))，在N>M的情况下采用N>M。
我想知道为什么这个复杂性被认为比前者更好，因为M不一定比log(N)大。而且，M通常是滤波器的长度，它不随要滤波的信号而缩放，它实际上将给我们提供一个与O(N)比O(N^2)更相似的复杂性。
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
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2回答
我正在寻找获得反向模糊滤波器的方法。我有原始的位图，我想做一些像高斯模糊逆。
让我们称它为invB，高斯模糊的操作作为函数GBlur和原始图像O。我想要的滤波器给出invB作为输出，这样GBlur(invB) = O。
此操作与锐化图像无关(我假设它将使图像失真，而不是使其变得更清晰)，并且永远不会用于从模糊图像恢复原始图像(它的假设和可用数据与该问题不同)。
使其变短-滤波器应该对原始图像进行反变换，从而在高斯模糊之后得到原始图像。在InvB中可能有更多的过滤器。
提前谢谢。
#已编辑。
原件：
锐化和高斯模糊之后：
在高斯模糊之后，然后锐化：
所以我有了原始图
浏览 6提问于2014-02-15得票数 0
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有没有办法清理模糊的图像。我正在使用python 2.7.7。假设我有这样的图像(模糊)： ? 有没有办法清理这个图像使它看起来像这样？： ?
浏览 21提问于2019-03-10得票数 0
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1回答
如何对图像的卷积样本进行去卷积？
、、、、
我编写了以下代码，以便首先对图像进行卷积
卷积和反卷积百分比
% Firstly convultion
a = imread('duas.jpg');
subplot(231);
imshow(a)
b = rgb2gray(a);
subplot(232);
imshow(b);
% convolving with h, High Pass filter now
h = [1 2 1; 1 2 1];
c = conv2(b,h);
subplot(233);
imshow(c);
现在我需要去卷积它，该怎么办？我想我应该用它来获取原始图像？
浏览 7提问于2014-05-27得票数 0
4回答
matlab图像频域滤波
、、、
例如，我有一个任意的过滤器：
H = 12*(sin(PI*u)*cos(PI*v))
如何将此滤镜应用于图像？我在互联网上搜索的关于应用滤波器的内容，就像是使用matlab内部滤波器模型，而不是这个。
我是图像处理的新手，谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2013-11-27得票数 1
3回答
高斯平滑使用西格玛和窗口大小。对图像进行模糊处理，以降低图像中的噪声。另一方面，均值滤波对图像进行模糊处理，去除噪声。结果的基本区别是什么？
浏览 2提问于2015-06-30得票数 15
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1回答
我看到了很多文献，他们说通过使用fft可以达到更快的卷积。我知道人们需要从结果中得到fft和ifft，但我真的不明白为什么使用fft可以使卷积更快？
浏览 0提问于2013-01-30得票数 4
我对matlab和信号处理非常陌生，但我正在做一个项目，而且我被困住了。我的目标是做一个带通快速傅里叶变换(FFT)滤波器，切断频率为0.5赫兹和3赫兹的实际信号。我的输入信号是一个信号采样ad 405 ad和约35000个样本。我的实现如下所示：
%ZFiltered = My signal
filtered = bandpass(fft(zFiltered), [0.5 3], sampling_frequency);
res = ifft(filtered);
subplot(2,1,1)
plot(zFiltered)
subplot(2,1,2)
plot(abs(res))
浏览 1提问于2021-03-05得票数 0
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我试图比较两个图像，并需要预处理/清理其中之一，这是一个扫描副本，然后再与数字副本比较。 /
我在扫描图像上运行了这个代码，得到了一个输出，输出中有许多黑点。不知道如何把这些清理干净，这样我就可以和数码拷贝比较了。
img = cv2.multiply(img, 1.2)
kernel = np.ones((1, 1), np.uint8)
img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
kernel1 = np.zeros( (9,9), np.float32)
kernel1[4,4] = 2.0
boxFilter = np.ones( (9,9)
浏览 3提问于2017-11-16得票数 0
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1回答
谁能解释一下如何在Matlab中使用维纳滤波器将音频信号从低通滤波器中恢复出来？我对信号进行了滤波，之后我使用了简单的反卷积，将滤波后的信号除以低通滤波器的频率响应，但它没有给出任何结果。我根本没有得到恢复。我已经检查了LPF，它工作正常。我需要一些关于使用Wiener filter处理音频文件的信息，但只有关于图像去模糊的答案。提前谢谢你！
浏览 3提问于2015-08-13得票数 0
2回答
快速卷积算法
、、、
我需要对两个一维信号进行卷积，一个平均有500点(这是一个汉宁窗函数)，另一个有125000个点。每次运行，我需要应用三次卷积操作。我已经有了一个基于scipy文档运行的实现。如果你愿意，你可以在这里看到代码(Delphi前面的代码)：
function Convolve(const signal_1, signal_2 : ExtArray) : ExtArray;
var
capital_k : Integer;
capital_m : Integer;
smallest : Integer;
y : ExtArray;
n : Integer;
k : Integ
浏览 3提问于2011-05-18得票数 3
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5回答
有谁知道如何计算2-D滤波器的逆吗？
假设我有一个3x3的过滤器：
0 1 0
1 1 1
0 1 0
我想找出它的倒数。使用DFT很容易做到。但是假设我想通过卷积来做。这就是问题所在，Matlab symbolic不是我的专长。假设有一个3X3的逆滤波器，这意味着两者的卷积将导致：
0 0 0
0 1 0
0 0 0
问题是为它创建一组正确的方程并解决它。用符号做这件事很容易想到，但我做不到。
有什么想法吗？谢谢。
附注:我不确定这个滤波器是否有反滤波器，因为它的DTFT中有零。
此外，应该有人允许Latex以MathOverflow的方式出现在这个论坛上。
浏览 0提问于2010-01-17得票数 4
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1回答
再一次，我仍然试图让我的低通滤波器运行，但我不知道为什么这仍然不运行。我根据和我之前的问题对我的代码进行了定向，以便对图像应用理想的低通滤波器。下面的代码只是使图像变暗，并在结果图像中放置一些白色像素。
// forward fft the result is in freqBuffer
fftw_execute(forward);
for (int y = 0; y < h; y++)
{
for (int x = 0; x < w; x++)
{
uint gid = y * w + x;
// shifting coordi
浏览 1提问于2012-05-02得票数 0
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1回答
我试图对一幅图像I进行反褶积，它是n 。对其进行卷积的核是K，它也是n×m。现在我想通过进行反褶积来找到原始图像，O。我知道我可以通过对I和K进行傅里叶变换来检索图像I / K，因为在Fourier域中卷积是一个乘积。(我从获得了这个信息)。
我看到了另一篇关于如何使用特征FFT来执行前向变换的帖子，。
我的前向傅里叶变换代码是：
I=输入图像(时域)
O=输出图像(频域)
tempFreq =计算的临时矩阵(频域)
timevec1 =浮点向量
freqvec1，freqvec2，freqvec3 =复向量
for (Int32 i = 0; i < I->uRowsCount;
浏览 1提问于2018-02-08得票数 1
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2回答
所以基本上，我的问题是我有一个.wav格式的语音信号，它被某个频率的谐波噪声源破坏了。我的目标是识别该噪声发生的频率，并使用陷波滤波器去除该噪声。到目前为止，我已经使用以下命令将语音信号读入matlab：
[data, Fs] = wavread('signal.wav');
我的问题是，我如何识别谐波噪声发生的频率，一旦我做到这一点，我如何着手在该频率上实现陷波滤波器？
注意:由于我当前使用的MATLAB版本(2010)，我无法访问iirnotch()命令或fdesign.notch()。
浏览 1提问于2012-11-13得票数 2
我在理解Matlab信号处理工具箱fir2()函数中的一些代码片段时遇到了问题：
% My comment: at this point vector H contains nn+1 (nn is an even number) points (double numbers) of amplitudes for a dense frequency grid
% Fourier time-shift.
dt = 0.5 .* (nn - 1);
rad = -dt .* sqrt(-1) .* pi .* (0:npt-1) ./ (npt-1);
H = H .* exp(rad);
%M
浏览 3提问于2011-10-19得票数 2
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1回答
我使用MATLAB对图像应用了不同标准差的高斯低通滤波器，并记录了每种方法所需的时间。我看到在频域中实现滤波器要高效得多(更快)。有人对此有什么解释吗？
浏览 0提问于2011-06-23得票数 3
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1回答
📷
嗨，伙计们。我不是一个数据分析师，我需要一些方向在这方面。我正在寻找一种方法来了解燃料在一定时间范围内发生的事件，可能是一天或一个月，等等。如果消费像上面的图片将是容易的。
问题是我拥有的数据就像这张图片。
📷
考虑到我有错误的数据，我需要提供燃料和可能的燃料，这些数据可能会上升或下降。我可以看到，这些突然的变化是假的，因为它总是达到原来的价值，主要的问题是，我不知道它们将保持假多长时间。可能只是一个点或n点的缺点。
那么，如何检测这些事件(助长和可能的盗窃)，将错误计数为事件呢？我可以在这里应用什么算法或公式？
浏览 0提问于2016-10-18得票数 2
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1回答
我把高斯滤波器和我想要过滤的图像转换成傅里叶空间。在傅里叶空间中应用滤波器的规则与在图像空间中的规则相同吗？(例如，仅用np.convolve进行卷积)？
浏览 10提问于2022-05-26得票数 0
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1回答
我试图应用一个双带阻滤波器使用频率采样从一个给定的数据文件。我使用的方法如下
给定频率采样文件的逆fft (ifft)
从步骤1给出的实数的循环移位
对步骤2的结果执行fft。
使用卷积将过滤器应用到音频文件上。(频域)
问题是仍然存在带阻频率(925 The和2090 the )。我的代码有什么问题吗?或者我遗漏了什么？
[wave,fs]=audioread('audio.WAV');
data=importdata ('freqSampling.txt')
y=(ifft(data,401))
x=real (y)
r=cir
浏览 0提问于2017-04-16得票数 2
2回答
我在MATLAB R2012a中，正在尝试柔化图像。现在我正在尝试锐化和柔化我转换成双倍矩阵的图像。我知道有一些函数可以做到这一点，但我必须手动完成，使用数学之类的。那么，请告诉我如何锐化或柔化图像？
浏览 1提问于2013-04-26得票数 0
3回答
我有一个纹理图像，它有一些局部形状分布均匀或不均匀。我想用FFT计算这些局部形状的周期。有人能帮我吗？
这是一张图片：
FFT后的幅度：
相位后FFT：
浏览 3提问于2014-01-27得票数 1
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2回答
带FFT问题的高斯模糊
、、、、
我有一个目前的实现高斯模糊使用规则卷积。对于小内核来说，它是足够有效的，但是一旦内核的大小变得更大，性能就会受到影响。因此，我正在考虑用FFT实现卷积。我从来没有与FFT相关的图像处理经验，所以我有几个问题。
基于二维FFT的卷积也可分为两个一维卷积吗？
- If true, does it go like this - 1D FFT on every row, and then 1D FFT on every column, then multiply with the 2D kernel and then inverse transform of every column an
浏览 2提问于2011-08-16得票数 5
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2回答
如果我具有信号值xT和滤波器系数bi，则可以使用卷积执行滤波。
假设我有x的频谱(在FFT之后)，并且我需要使用滤波器系数执行滤波，我该如何执行此操作？我听说在频域中它将是乘法，而不是卷积(时域)。但是我找不到一个方程式来使用它。我在y= fft(xT)向量中有614000个值和119个滤波器系数(使用fdatool生成)，我不能直接将它们相乘……谢谢。
浏览 3提问于2012-10-28得票数 0
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我想知道当gabor滤波器应用于图像进行特征提取时，特征向量的组成是什么？我需要特征向量来对面部表情进行分类。我有gabor滤波器的代码，我也得到了过滤后的图像，但我对特征向量感到困惑。
浏览 2提问于2013-12-08得票数 3
2回答
移除100赫兹以下语音中的频率
、、、、
我试着从我的声音样本中删除所有低于100赫兹的频率(使用倍频程)，只使用FFT (因为我不应该使用任何滤波器)。然而，当我播放这个样本时，听起来好像波形被扭曲了。经过反复试验，我把频率从2Hz移到100 2Hz，听起来比以前好多了。我的问题是:既然人类的听觉范围是20赫兹到20赫兹，那么如果声音样本的范围是2到100赫兹，那么如何才能使声音样本听起来更好？以下是代码：
n1=1+round(0/fsamplingn):1+round(98/fsamplingn); --to remove the original frequencies
n2=1+n-round(98/fsn):1+n-rou
浏览 3提问于2015-10-14得票数 0
1回答
到目前为止，我已经实现了一个完全在空间域中的高斯模糊过滤器，利用了高斯的可分性，也就是说，沿着图像的行和列应用1D高斯核。这样做效果很好。
现在，仅给定空间域的NxN卷积矩阵的大小N，我希望在频域上获得完全相同的模糊图像。这意味着我将把图像加载到一个矩阵中(numpy，我正在使用python)，对它应用FFT (然后我有G(x，y))，然后我必须在频域中有一个滤波器H(u，v)，它也类似于一些二维高斯形状，它的中心值是1.0，然后我离中心越远，它的值就会下降到0然后我在频域中进行乘法(在我必须考虑做H的中心移位之前)，然后应用iFFT。
我遇到的麻烦是要找到精确的公式(即找到sigma，即标准
浏览 1提问于2011-01-21得票数 3
我使用Matlab执行FFT-IFFT，以便从我的信号中提取50 Hz及其谐波。为此，我将信号分解为1024个样本的窗口，并对其执行FFT。我也做了50%的重叠。FFT完成后，我取出这些谐波，并做IFFT，以获得滤波后的数据。我的问题是:如何将所有具有重叠的窗口相加以获得信号？
我的代码如下。正如您所看到的，我在每个窗口上执行FFT-IFFT，但不知道如何将所有窗口重新组合在一起。
[y, Fs, nbits] = wavread([fileName]); %read the data
[noSamples, noChannels] = size(y);
浏览 1提问于2013-07-04得票数 1
1回答
我正在对一幅特定的图像执行2DFFT，我得到了它的光谱分量。现在，此图像已与另一图像叠加，以创建周期性噪声。
原始图像以及周期性噪声版本如下所示：
原始图像
周期性噪声图像
为了过滤掉这一点，我使用了手动框来屏蔽幅度谱中相对于其他分量相当大的分量，如下所示。
在此之后，我执行了逆FFT，但我没有得到原始图像。
有人知道我做错了什么吗？
下面是对这些值进行掩码处理的代码，然后对经过掩码的光谱图像进行反2D FFT：
pat1 = imread('Pattern1.png');
spec_orig = fft2(double(pat1));
浏览 0提问于2015-12-02得票数 10
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2回答
例如，在Sobel算子中，Sobel核，
Gx = [-1 0 +1;
-2 0 +2;
-1 0 +1];
Gy = [+1 +2 +1;
0 0 0;
-1 -2 -1];
为什么和是零？有什么具体的原因吗？
浏览 3提问于2014-11-13得票数 1
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1回答
我在下面的MATLAB中编写了一些代码来过滤噪声信号(noise_f是有噪声的信号，其中它是1 x 256向量)：
s_nf = size(noise_f);
size_f = s_nf(2);
lp_tresh = ceil((2/3)*size_f);
lp_f = zeros(1,256);
for n = 1:lp_tresh
lp_f(n) = noise_f(n);
end
subplot(4,3,7);
plot(abs(lp_f)); title('LowPass Filter Result');
下面是噪声信号的时域图像：
下面是
浏览 2提问于2015-11-28得票数 0
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1回答
我正在为iPad开发一个应用程序，我想从我正在播放的视频中分析音频。使用MTAudioProcessingTap，一切都进行得很顺利。目前，我有一些测试代码来测试/测量左、右通道的音量。一切都进行得很顺利：
void process(MTAudioProcessingTapRef tap, CMItemCount numberFrames,
MTAudioProcessingTapFlags flags, AudioBufferList *bufferListInOut,
CMItemCount *numberFramesOut, MTAudioProces
浏览 5提问于2013-03-18得票数 5
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2回答
我一直在阅读关于抗锯齿的方法，由于它不是实时处理的，因此信号处理的抗锯齿似乎是理想的，特别是针对伪像。
然而，我读到的内容并没有提到将位图图像转换为信号然后再转换回来的步骤，所以我正在寻找一个算法或代码示例来演示这一点。
浏览 0提问于2011-10-13得票数 0
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