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振铃效应理想低/高通滤波器?如何高斯低通滤波器删除它?理想低通滤波器中的振铃效应

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这个问题太广泛了。你在这里期待什么?有人写了一个15页的文章关于响铃?你有没有做过任何研究? – Piglet

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我是一名本科生,刚刚在我的生活中学习图像处理。这是我们考试的一个简短问题。我只需要3/4行的答案,就是这样。请帮帮我。如果这里不值得,请告诉我。我会立即删除它。非常感谢你。 – Linkon

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通常预计你会做一些自己的研究。你显然没有这样做,因为你的问题是在各自维基百科文章的介绍中回答的。如果你不明白这种来源的特定陈述,你可以提问。很多人会发现你的问题是无关紧要的,因为它不是一个编程问题,而是一个数学问题 – Piglet

回答

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我只是引用Wikipedia,因为我不愿意写一本关于响铃的科学出版物。

而对于你的问题:高斯低通并不“消除”振铃。它不会导致振铃。

振铃伪影的主要原因是由于带限(具体地,不具有高的频率)或通过低通滤波器 一个信号是 ;这是频域描述。 在时域方面,这种类型的振铃的原因是 sinc函数中的波纹,它是完美低通滤波器的脉冲响应(时间 域表示)。在数学上, 这被称为吉布斯现象。

在时域中,原因是振荡的脉冲响应, 假设为负值。这可以通过使用一个滤波器来解决,该滤波器的脉冲响应是非负的并且不振荡,但是共享所需的特性。例如,对于低通滤波器,高斯滤波器是非负振荡的,因此不引起振铃。然而,它不如低通滤波器:它在通带中滚降,并且在阻带中泄漏:在图像方面,高斯滤波器 “模糊”信号,其反映了期望的衰减频率信号在通带中较高。一般的解决方案是在sinc滤波器上使用一个 窗口函数,该函数切断或减少了负波瓣:这些波瓣分别消除和减少了过冲和振铃。请注意,截断一些但不是全部的波瓣会消除该点之外的振铃,但不会减少未被截断的振铃的振幅(因为这是由波瓣的大小决定的),并且增加幅度如果 最后一个非切割波瓣为负值,则由于过冲幅度为尾部积分,因此不再被正数 波瓣消除,因此过冲幅度为 。