吉布斯效应(Gibbs)、振铃(ring)现象和块效应(Blocking Artifact)

在一维信号中,前两个现象比较好理解。通过,了解的比较透彻。先来简要回顾一下吉布斯效应。对于Gibbs现象,解释为:吉布斯现象(又叫吉布斯效应):将具有不连续点的周期函数(如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后,选取有限项进行合成。当选取的项数越多,在所合成的波形中出现的峰起越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时,该峰起值趋于一个常数,大约等于总跳变值的9%。下面是…

进行傅立叶级数展开后,选取有限项进行合成。当选取的项数越多,在所合成的波形中出现的峰起越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时,该峰起值趋于一个常数,大约等于总跳变值的9%。

。 理想低通滤波器在频率域的形状为矩形,那么其傅立叶逆变换在时间域为sinc函数 图像处理中,对一幅图像进行滤波处理,若选用的频域滤波器具有陡峭的变化,则会使滤波图像产生“

”,就是指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,就好像钟被敲击后产生的空气震荡。如下图: …

最近要录一些环境声音数据做实验,录音笔上有一个选项Low Cut Filter,即低频切除滤波器,就是一个高通滤波器,其作用是“减轻投影机声音或因风产生的啸叫声等低频噪音,以便更清晰地录制文件“,截止频率可调。 于是,考虑自己设计一个滤波器以实现这一功能,打算使用FIR滤波器。本篇讨论内容包括:滤波器设计指标,FIR滤波器的线性相位特性,窗口法设计FIR滤波器,以及截断带来的

写在前面 想必大家都学过运算放大电路,然而电路参数稍微处理不好便会导致你设计的运算电路效果大大折扣。

在运算放大电路中是经常出现的问题,因为参数的问题或者PCB板硬件本身的问题,往往导致你设计的放大电路不放大反而振荡,振荡电路不振荡反而放大,大学的时候实验室老师就是这么嘲笑我们的,哈哈。 刚下班,回家也没什么事儿,索性就加会儿班,写个博客,分享自己在这方面的理解,同时呢也做为自己的硬件学习笔记吧,我今天分享得就是运放电路

图像的付立叶变换 ,由于其变换本身有多种成熟的快速算法(FFT算法),而且性能接近于最佳,从而获得较早的也比较广泛的研究。它的不足之处在于 :相邻子图像数据在各个边界不连续造成的所谓

现像。这是由于图像数据的二维付立叶变换实质上是一个二维图像的付立叶展开式。当然这个二维图像应 被认为是周期性的。由于子图像的变换系数在边界不连续 ,而将造成复原的子图像在其边界也不连续 。于是由复原子图像构成

进行傅立叶级数展开后,选取有限项进行合成。当选取的项数越多,在所合成的波形中出现的峰起越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时,该峰起值趋于一个常数,大约等于总跳变值的9%。

effect)是影响复原图像质量的众多因素之一,是由于在图像复原中选取了不适当的图像模型造成的,

产生的直接原因是图像退化过程中信息量的丢失,尤其是高频信息的丢失,其严重降低了复原图像的质量,并且使得难于对复原图像进行后续处理。

effect)是影响复原图像质量的众多因素之一,其典型表现是在图像灰度剧烈

图像处理中,对一幅图像进行滤波处理,如果选用的频域滤波器具有陡峭的变化,则会使滤波图像产生“

产生的本质原因是: 对于辛格函数sinc而言,经过傅里叶变换之后的函数形式为窗函数(理想低通滤波器)形式,用图像表示如下: 图1.左边为矩形窗函数,右边为辛格函数 因此凡具有接近窗函数的滤波器,IFT之后,其空域函数形式多少接近sinc函数。sinc是进行图像滤波的主要因素,两边的余波将对图像产生

对基本概念的进行了解,不深入公式推导当中。在学习进行之前存在的疑问,学习之后是不是都一一解决了? 2

在一段时间忘记相关概念的时候,是不是可以通过阅读之前的记录 最快的回忆起相关概念。 环路滤波是什么?环路滤波在编解码框架的哪个部分?环路滤波是为了解决什么问题的?环路滤波用了哪些技术?环路滤波的流程是怎样的? 一

环路滤波是什么? 环路滤波顾名思义就是在环路上面对数据进行滤波操作,而所谓的滤波操作就是将数据乘上某一个权重数据。 二

? 矛盾性:在时域描述一个不连续的信号要求信号的有无穷的频率成分,但实际情况中不可能采样到无穷的频率成分。 实际中的信号采样系统只能采样一定的频率范围,对不连续信号(或有无穷频率成分的信号)采样将会存在频率截断。 频率截断会引起时域信号在不连续处产生“

Sinc函数,这两个常见信号。这次我们不仅要改变各阶谐波的频率(k*fo)还要改变他们的幅值(ak,bk)

相位(k),去合成更多的波。 谐波信号的叠加(不同频率,不同幅度,不同相位): 刚才我们所合成的信号非常有限,因为我们只改变了三角函数中的频率,而没有改变幅度……

在连续傅里叶级数(或积分)变换中,信号所对应的离散频谱(或连续频谱)为(或),其频率是无限离散分布的(或频谱的分布范围是无限区间的)。很显然,单位时间内,频率较低(简称低频,即较小)的简谐波相对频率较高(简称高频,即较大)的简谐波在空间的变化要平稳得多。例如,时所对应的直流分量在空间是不变化的(信号在整个区间的平均值),其它成分的信号则随频率的增大而更加快速变化。 对于一个在有限区间分布…

/article/details/80639732 Date: 2018.5.28 1

图像处理中,对一幅图像进行滤波处理,若选用的频域滤波器具有陡峭的变化,则会使滤波图像产生“

”,就是指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,就好像钟被敲击后产生的空气震荡。如下图: 由卷积定理可将下面两种增强联系起来: 频域增强: 空域卷积: 其中f,g,h分别为输入图像,增强图像,空域滤波函数;F,G,H分别为各自的傅里叶变换。*为卷积符号。 在空间域…

申明:未经授权,本程序代码仅供研究参考,不得应用于任何商用场合。 对复原图像

CV2.imread得到的图像显示成蓝色的原因和3种BGR转RGB的方法

吉布斯效应(Gibbs)、振铃(ring)现象和块效应(Blocking Artifact)

理论分析IRLS迭代加权最小二乘法(根据Gorodnitsky and Rao)

zyj252710174:这个方法好用,但是树莓派断电重启以后,就得重新设置

Coriander_Lee:需要保存摄像头采集到的视频 不是录电脑的屏幕

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