18、频域滤波与图像恢复技术详解

频域滤波与图像恢复技术详解

1. 陷波滤波器介绍

陷波滤波器是选择性滤波器中最实用的一种。它能够拒绝(或通过)指定频率矩形中心附近邻域内的频率。零相移滤波器必须关于中心对称,例如,中心位于频率 (uo, vo) 的陷波,必然在 (-uo, -vo) 处存在对应的陷波。

陷波抑制滤波器由高通滤波器相乘形成,这些高通滤波器的中心被平移到陷波的中心。涉及 Q 对陷波的一般形式为:
[
H_{NR}(u,v) = \prod_{k = 1}^{Q} H_k(u,v)H_{-k}(u,v)
]
其中,(H_k(u,v)) 和 (H_{-k}(u,v)) 分别是以 ((u_k,v_k)) 和 ((-u_k, -v_k)) 为中心的高通滤波器。这些平移中心是相对于频率矩形的中心 (M/2, N/2) 指定的。因此,滤波器的距离计算表达式如下:
[
D_k(u,v) = \left[(u - M/2 - u_k)^2 + (v - N/2 - v_k)^2\right]^{\frac{1}{2}}
]
[
D_{-k}(u,v) = \left[(u - M/2 + u_k)^2 + (v - N/2 + v_k)^2\right]^{\frac{1}{2}}
]

1.1 cnotch 函数

cnotch 函数用于计算圆形对称的理想、巴特沃斯和高斯陷波抑制与陷波通过滤波器。以下是该函数的帮助信息:


        

相关推荐

【CVPR 2025】DarkIR:基于频域增强的低光图像恢复新范式——论文精读与架构解析

本文深入解析了CVPR 2025论文《DarkIR:基于频域增强的低光图像恢复新范式》,详细介绍了其创新的频域增强技术和Metaformer架构设计。通过频域操作和四重奏损失函数,DarkIR在低光增强领域显著提升了图像质量,PSNR和SSIM指标分别比LED-Net高出1.4dB和7.2%。文章还提供了实战中的避坑指南和微调技巧,助力研究者快速应用这一先进技术。

weixin_29090917的博客 337

MATLAB R2020b 图像复原实战:逆滤波与维纳滤波 3 种噪声场景对比

本文详细探讨了MATLAB R2020b中逆滤波与维纳滤波在图像复原中的应用,特别针对三种不同噪声水平场景进行对比分析。通过实际代码示例和性能数据,展示了维纳滤波在噪声抑制和细节保留方面的优势,为数字图像处理领域的工程师提供了实用的解决方案和优化建议。

weixin_32288959的博客 339

时域、频域与空域降噪技术:原理对比与场景应用指南

本文深入解析时域降噪、频域降噪和空域降噪三大技术的原理与应用场景。通过实际案例对比,揭示如何根据动态画面、周期性噪声等不同需求选择最佳降噪方案,并分享混合降噪(3DNR)等组合技术的实战经验,帮助读者在视频监控、医疗影像等领域实现高效降噪。

weixin_33686714的博客 607

07群晖Docker部署nousresearch/hermes-agent

群晖Docker部署nousresearch/hermes-agent。

分享技术,传播知识! 1398

树莓派视觉小车实战:OpenCV驱动的智能物体追踪系统

本文详细介绍了如何从零开始构建一个基于树莓派的智能视觉小车,实现物体跟踪功能。通过OpenCV进行图像处理,结合颜色与轮廓识别算法,让小车能够实时锁定并追踪特定目标。内容涵盖硬件搭建、软件环境配置、核心代码解析及运动控制逻辑,为创客和开发者提供了完整的实战指南。

weixin_29047545的博客 145

AI智能体:3分钟搞定数据存储,扣子+飞书让你效率翻倍

第二种,AI 转换,在 Excel 里整数据,无脑丢给 AI 转换成 JSON,简单不?最外层的方括号代表是一组数据,里面有两笔数据,也就代表 Excel 中的两行数据。而不是将插件放入到复杂的流程中,这样干扰项太多,不容易发现插件调用时存在的问题。当然,也可以通过查询,再判断行是否为空行,最后进行更新,这样会麻烦不少。每笔花括号里是一行数据,冒号左侧是列头,冒号右侧是单元格的内容。接下来测试,初次使用飞书插件时,可能会遇到错误,指明需要授权。的插件,那么每次数据将会进行追加,即使是空白行也不会被忽略。

Jay的个人博客 5629

使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居多传感器数据融合系统

智能家居多传感器数据融合系统旨在通过集成来自多种不同类型的传感器的数据,以提供更精确和可靠的环境信息或用户状态监测。例如,将温度、湿度、光照强度、运动检测等多种传感器的数据结合起来,可以更好地了解家庭内部的状态,并做出相应的调整或响应。在这个教程中,我们将使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居多传感器数据融合系统。

amy_mhd的博客 191

NLP高频面试题(一)——Transformer的基本结构、作用和代码实现

本文详细介绍了Transformer模型的基本结构和PyTorch代码实现过程。首先解析了Transformer的核心组成部分,包括嵌入层、多头自注意力机制、位置编码、前馈神经网络、编码器和解码器等模块,并通过清晰的代码示例逐步展示了如何在PyTorch中构建完整的Transformer模型。文末提供了一个可运行的简单示例,帮助读者快速理解并实践Transformer的核心原理与实现方法。

WeLearnNLP 1026

Far planner 代码系列(33) 关于real_world_contour和contour_graph

我们知道far planner前部分的流程是这样子的: 对于特定的地图,如下: 我们要从surround_obs_cloud里抽取生成realworld_contour_,如下图所示: 在这时候,每个node的z坐标都是以机器人的高度定的。如图所示: 先去吃饭啦~待会回来在写 ...

博客 763

第三篇:NVIDIA cuOpt Python API 详解:LP、QP、MILP 建模与求解,附核心术语名词解释

NVIDIA cuOpt是一款GPU加速的优化求解库,支持LP、QP、MILP和路径优化问题。本文详细介绍了其Python API使用方法,包括核心类Problem的变量定义、约束添加、目标设置和求解配置,并提供了术语解释。cuOpt通过GPU并行计算大幅提升大规模优化问题的求解效率,支持多种求解算法和参数配置,适用于需要高性能计算的优化场景。安装方式包含pip和Docker两种,验证安装后即可快速开始建模求解。

算法工程师 236

全国青少年信息素养大赛图形化(Scratch)编程考点总结

全国青少年信息素养大赛图形化(Scratch)编程考点总结

伶俐角少儿编程 383

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

上一篇: 21、深入探索 Apache Ignite 的高级应用
下一篇: 33、钙的缓冲、反应扩散及离子泵机制解析
python9snake
博客等级 码龄1天 0粉丝 1724原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值