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

Организация связи на железнодорожном транспорте на примере Свердловской железной дороги
Открытое акционерное общество «Российские железные дороги» (ОАО «РЖД») Филиал «Свердловская железная дорога» Свердловский региональный центр связи (С ...

Частота сообщения
Задание 1 Рассчитать и построить амплитудно-частотный спектр ЧМП сигнала и определить полосу частот, если частота модулирующего сообщения , частота несущ ...

Применение сверхширокополосных сигналов в перспективных системах связи
В современных условиях требования, предъявляемые к эффективности и функциональности систем передачи информации (повышение помехоустойчивости, скрытность, э ...