Инверсная фильтрация

Поделим равенство (4) на H(u, v) и получаем следующую оценку исходного изображения:

. (5)

Это называется инверсной фильтрацией, но на практике практически никогда не работает. Посмотрим на последнее слагаемое в формуле (5) - если функция H(u,v) принимает значения близкие к нулю или нулевые, то вклад этого слагаемого будет доминирующим. Это практически всегда встречается в реальных примерах - для объяснения этого вспомним, как выглядит спектр после преобразования Фурье.

Берем исходное изображение, преобразуем его в полутоновое и используя Matlab, получаем спектр:

В результате получаем две компоненты: амплитудный и фазовый спектры. Амплитудный спектр показан в логарифмической шкале, т.к. его значения варьируются очень сильно, на несколько порядков. В центре находятся максимальные значения (порядка миллионов), которые быстро убывают по мере удаления от центра практически до нулевых. Именно из-за этого, инверсная фильтрация будет работать только при нулевых или практически нулевых значениях шума. Продемонстрируем это на практике с помощью следующего скрипта:

noise_var = 0.0000001 noise_var = 0.000005

Хорошо видно, что добавление даже очень небольшого шума приводит к значительным помехам, что сильно ограничивает практическое применение метода.

Лучшие статьи по информатике

Рынок систем атмосферных оптических линий связи
Современные средства связи и управления в основном работают в радиодиапазоне, но важную роль начинают играть информационные каналы работающие в других диапа ...

Оптрон гальванической развязки
Основное преимущество обратноходовой топологии - дешевизна и малое количество компонентов. Поэтому практически все сетевые источники питания до мощностей 30 ...

Таймер на микроконтроллере MSP430F2013
Практически в любой современной электронной технике можно найти микроконтроллеры. Столь широкое применение этих микросхем обусловлено чрезвычайно удачным со ...