降采样,过采样,欠采样,子采样,下采样,上采样,你学会了吗?【总结】

降采样:

2048HZ对信号来说是过采样了,事实上只要信号不混叠就好(满足尼奎斯特采样定理),所以可

 

以对过采样的信号作抽取,即是所谓的“降采样”。

在现场中采样往往受具体条件的限止,或者不存在300HZ的采样率,或调试非常困难等等。若

 

R>>1,则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm,这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域

 

,而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少,于是,通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量,就

 

可以提高系统的信噪比。

原采样频率为2048HZ,这时信号允许的最高频率是1024HZ(满足尼奎斯特采样定理),但当通过

 

滤波器后使信号的最高频率为16HZ,这时采样频率就可以用到32HZ(满足尼奎斯特采样定理,最低为32HZ

 

,比32HZ高都可以)。从2048HZ降到32HZ,便是每隔64个样本取1个样本。这种把采样频率降下来,就是

 

降采样(downsample)。这样做的好处是减少数据样点,也就是减少运算时间,在实时处理时常采用的方

 

法。

 

过采样:

过采样定义:就是用高于nyquist频率进行采样,好处是可以提高信噪比,缺点是处理数据量大 

 

过采样是使用远大于奈奎斯特采样频率的频率对输入信号进行采样。设数字音频系统原来的采样

 

频率为fs,通常为44.1kHz或48kHz。若将采样频率提高到R×fs,R称为过采样比率,并且R>1。在这种采

 

样的数字信号中,由于量化比特数没有改变,故总的量化噪声功率也不变,但这时量化噪声的频谱分布发

 

生了变化,即将原来均匀分布在0 ~ fs/2频带内的量化噪声分散到了0 ~ Rfs/2的频带上。若R>>1,则

 

Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm,这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域,而分布

 

在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少,于是,通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量,就可以提高

 

系统的信噪比。

但是单靠这种过采样方式来提高信噪比的效果并不明显,所以,还得结合噪声整形技术。

直观上讲:采样后的信号是原来的信号 频域延拓叠加,限带信号通常是离中心频率越远,幅度

 

越低,因此采样率越高混叠的情况越小.

过采样目的:就是要改变的噪声的分布,减少噪声在有用信号的带宽内,然后在通过低通滤波器

 

滤除掉噪声,达到较好的信噪比,一般用在sigma-deltaDAC 或者ADC里面。

过采样作用:能将噪声扩展到更高的频率,通过低通滤波器后,可使得基带内的SNR提高 

过采样意义:1.提高时域分辨力从而获得更好的时域波形; 

2.提高滤波器的处理增益,当在频域上滤波时,滤波器的设计变得更容易; 

3.提高信噪比,匹配滤波时更好地收集波形能量; 

4.抑制镜像,使上变频更容易,降低对后级DA转换的保持时间要求; 

5.需要fractional sampling timing时是必需的. 

过采样应用:D/A转换,但不一定非要过采样,过采样的技术一般用在低速(几十K到数M)高精

 

度(如16bit 18bit .....)的情况。DA过采样可以用线性插值实现。

 

欠采样:

当采样频率fs.max大于信号中,最高频率fmax的2倍时,即:fs.max>=2fmax,则采样之后的数字

 

信号完整地保留了原始信号中的信息,一般取2.56-4倍的信号最大频率;采样定理又称奈奎斯特定理。

欠采样是在测试设备带宽能力不足的情况下,采取的一种手段,相当于增大了测试设备的带宽,

 

从而达到可以采样更高频率信号的能力。

根据采样理论,对复杂信号(由数种不同频率的分量信号组成)进行采样时,如果采样时钟频率

 

不到信号中最大频率的两倍,则会出现一种称为“混叠”的现象。当采样时钟频率足够低时,则导致一种

 

称为“欠采样”的混叠。

一个带宽为fb的模拟信号,采样速率必须为 fs > 2fb,才能避免信息的损失。实际所需最小采

 

样频率是信号带宽的函数,而不仅取决于它的最大频率成份。通常来说,采样频率至少必须是信号带宽的

 

两倍,并且被采样的信号不能是 fs/2 的整数倍,以防止混叠成份的相互重叠。

欠采样是软件无线电应用中一个非常有用的工具,但是必须十分仔细和小心才能获得良好的性能

 

 

子采样:

对彩色电视图像进行采样时,可以采用两种采样方法。一种是使用相同的采样频率对图像的亮度

 

信号和色差信号进行采样,另一种是对亮度信号和色差信号分别采用不同的采用频率进行采样。如果对色

 

差信号使用的采样频率比对亮度信号使用的采样频率低,这种采样就称为图像子采样(subsampling)。

子采样的基本根据是人的视觉系统所具有的两条特性,一是人眼对色度信号的敏感程度比对亮度

 

信号的敏感程度低,利用这个特性可以把图像中表达颜色的信号去掉一些而使人不察觉;二是人眼对图像

 

细节的分辨能力有一定的限度,利用这个特性可以把图像中的高频信号去掉而使人不易察觉。子采样就是

 

利用这个特性来达到压缩彩色电视信号。

 

下采样:

 

定义:对于一个样值序列间隔几个样值取样一次,这样得到新序列就是原序列  的下采样。

  采样率变化主要是由于信号处理的不同模块可能有不同的采样率要求。下采样相对于最初的连续时间

 

信号而言,还是要满足采样定理才行,否则这样的下采样会引起信号成分混叠。

  下采样就是抽取,是多速率信号处理中的基本内容之一。在不同应用场合,下采样可以带来许多相应

 

的好处。就以在最常见的数字接收机中为例,最后要得到的基带信号的采样率等于符号速率,这个速率是

 

比较低的,但通常的做法并不是直接以这个采样率对模拟信号进行采样,而是采用高的多(几十甚至上百

 

倍)的采样率,这样可以提高采样得到的信号的信噪比,然后再用数字的方法对信号进行多级的滤波和抽

 

取,直到最后信号的采样率与符号速率相等。这样处理可以获得的信噪比增益为最初采样率与最后输出信

 

号采样率之比。

  不同的采样率之前,是有一个带宽与该采样率对应的滤波器的,

  采样率越高,滤波器带宽就越大,对于宽带噪声而言(噪声带宽高于最高的采样率),

  通过的噪声功率就越高(噪声功率即功率谱密度乘上带宽,也即是每采样值中噪声分量的平方取均值

 

。)

  信号功率在采样前后始终是没有变化的(信号功率即是每采样值中信号分量的平方取均值)。

  对于窄带噪声或者窄带干扰(噪声或者干扰带宽低于最高采样率),下采样获得“信噪比增益

  为最初采样率与最后输出信号采样率之比”的这样结论可能是没有的。

  或者说信噪功率比增益提高没有这么多。

 

上采样:

所谓采样就是采集模拟信号的样本。 采样是将时间上、幅值上都连续的信号,在采样脉冲的作

 

用下,转换成时间、幅值上离散的信号。所以采样又称为波形的离散化过程。 普通的奈奎斯特采样定理

 

的前提是频率受限于(0,f)的带限信号。

  通常采样指的是下采样,也就是对信号的抽取。其实,上采样和下采样都是对数字信号进行重采,重

 

采的采样率与原来获得该数字信号(比如从模拟信号采样而来)的采样率比较,大于原信号的称为上采样

 

,小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。

     上采样是下采样的逆过程,也称增取样(Upsampling)或内插(Interpolating)[1]。增取样在

 

频分多路复用中的应用是一个很好的例子。如果这些序列原先是以奈奎斯特频率对连续时间信号取样得到

 

的,那么在进行频分多路利用之前必须对它们进行上采样。

 

1、过采样是采样频率大于最高频率的两倍(奈奎斯特采样率),实际对低通信号采样也是2.5倍左右过采

 

样;

2、欠采样就是小于奈奎斯特采样率,应该就指带通采样吧;

3、上采样和下采样其实对数字信号进行重采,重采的采样率与原来获得该数字信号(比如从模拟信号采

 

样而来)的采样率比较,大于上采样,小于下采样。

上采样和下采样分别就是内插和抽取。

<think>我们正在讨论的是SAM(SegmentAnythingModel)的掩码输入用法。根据用户的问题,他们想了解如何使用掩码作为输入给SAM,以及相关的示例。根据引用[3],我们有一个使用SamAutomaticMaskGenerator自动生成掩码的示例,但用户询问的是掩码输入,即如何使用已有的掩码作为输入来引导SAM进行分割。然而,在引用[2]中,我们看到SAM可以接受点、框和文本作为提示,但并没有直接提到掩码作为输入。但是,我们注意到在引用[2]中提到了“额外的点提示会有所帮助”,这暗示了交互式提示的使用。实际上,SAM的设计中,其输入提示可以是点、框、掩码甚至是文本(在特定版本中)。但是,在官方发布的代码和模型中,主要支持点、框和掩码作为提示。这里掩码提示通常是指之前分割得到的掩码,用于细化或修改已有的分割。我们查看SAM的官方文档和代码(虽然引用中没有直接给出,但根据我们对SAM的了解):SAM的预测器(SamPredictor)有一个方法`predict`,它可以接受多种提示,包括点、框和掩码(maskinput)。掩码输入通常用于提供模型一个初始的分割,然后模型会在这个基础上进行优化。因此,我们可以这样回答用户:在SAM中,掩码可以作为提示输入,以指导模型生成或优化分割结果。这通常用于交互式分割,例如,用户提供一个粗略的掩码,SAM会据此生成更精确的边界。示例代码(基于引用[3]中的设置):首先,我们需要初始化一个SamPredictor对象,然后设置图像。接着,我们可以调用predict方法,并传入mask_input参数。注意:在SamPredictor的predict方法中,参数包括:point_coords:点坐标,形状为(N,2)point_labels:点标签(1表示前景点,0表示背景点),形状为(N,)box:一个边界框,形状为(4,),格式为[x0,y0,x1,y1]mask_input:一个低分辨率的掩码输入,形状为(1,256,256)。这个掩码通常是由之前的预测得到的,然后通过一个转换器来调整大小。具体步骤:1.加载图像并设置到predictor中。2.准备提示(点、框或掩码)。对于掩码输入,我们需要将已有的掩码(可以是二值掩码)调整到256x256的大小,并转换为模型需要的格式(即一个形状为(1,256,256)的数组,数据类型为float32)。3.调用predict方法。示例代码:```pythonimportnumpyasnpimporttorchimportcv2fromsegment_anythingimportsam_model_registry,SamPredictor#初始化模型sam_checkpoint="sam_vit_h_4b8939.pth"model_type="vit_h"device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"sam=sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)sam.to(device=device)predictor=SamPredictor(sam)#读取图像image=cv2.imread("your_image.jpg")image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)predictor.set_image(image)#假设我们有一个初始掩码(可以是之前预测的,或者用户提供的),这里我们创建一个示例掩码(全0)#注意:实际应用中,这个掩码应该是你已有的掩码,可能是粗糙的input_mask=np.zeros((image.shape[0],image.shape[1]),dtype=np.uint8)#在中间区域画一个矩形作为示例input_mask[100:300,200:400]=1#将掩码转换为模型输入所需的格式:首先缩放到256x256,然后增加一个维度(1,1,256,256)->然后取第一个元素(1,256,256)mask_input=predictor.transform.apply_image(input_mask.astype(np.float32))mask_input=torch.as_tensor(mask_input,device=device)mask_input=mask_input.unsqueeze(0)#添加批次维度:1,256,256->1,1,256,256mask_input=mask_input.permute(0,3,1,2)#调整维度顺序为(1,1,256,256)->但注意:apply_image返回的是(256,256,1)?需要查看transform的实现#实际上,根据SAM的transform,它返回的是(H',W')且是3通道?但这里我们输入的是单通道掩码。所以我们需要调整。#由于我们输入的是单通道掩码,经过apply_image后,它会变成三通道吗?不会,因为apply_image对于掩码的处理是不同的吗?#查看源码:transform.apply_image对图像进行处理,返回的是三通道。但是对于掩码,我们应该使用apply_image吗?实际上,在SAM的代码中,对于掩码输入,他们有一个单独的处理方式。#修正:在SamPredictor中,掩码输入需要是低分辨率(256x256)的,并且是logits。但是,我们如何将我们的掩码转换成这种格式?#我们可以参考SAM的官方示例:https://github.com/facebookresearch/segment-anything/blob/main/notebooks/predictor_example.ipynb#在官方示例中,掩码输入是通过之前预测的掩码logits(低分辨率)来传递的。所以,如果我们有一个高分辨率的掩码,我们需要先将其下采样,然后转换为logits(但通常我们直接使用二值掩码,然后归一化到[0,1])?#实际上,在predict函数中,mask_input参数是低分辨率的掩码logits(即经过编码器后的特征?)。但是,如果我们没有之前的预测,我们可以提供一个初始掩码,然后将其下采样到256x256,并归一化到0-1(然后取对数?不,logits不是概率,所以我们可以直接使用)。#另一种方法是:我们可以不提供mask_input,而是使用点或框提示,然后得到初始掩码和logits。然后我们可以修改这个logits,再作为mask_input传入。#但是,如果我们想直接使用一个二值掩码作为提示,我们可以这样做:#将掩码下采样到256x256,然后转换为float32(0和1),然后作为mask_input。注意:mask_input的形状是(1,256,256)(即一个掩码),或者多个掩码(多个提示)?#根据文档,mask_input的shape是(n,1,256,256),其中n是提示的数量。所以,我们可以这样:mask_input=cv2.resize(input_mask.astype(np.float32),(256,256),interpolation=cv2.INTER_NEAREST)#使用最近邻插值保持二值性mask_input=torch.as_tensor(mask_input,device=device)mask_input=mask_input.unsqueeze(0).unsqueeze(0)#(1,1,256,256)#然后,我们调用predict。注意:如果我们只使用掩码提示,那么点、框可以设为None。#但是,根据SAM的代码,必须至少提供一种提示(点、框或掩码)。所以我们可以只提供掩码。masks,scores,logits=predictor.predict(mask_input=mask_input,#形状为(1,1,256,256)multimask_output=True#是否输出多个掩码)#输出的masks是多个掩码(如果multimask_output=True,则输出3个),形状为(3,H,W),scores是每个掩码的质量分数,logits是低分辨率的logits(256x256),可用于后续的迭代。#注意:这里我们只使用了掩码提示,没有使用点和框。但实际效果可能不如组合提示好。#另外,我们也可以组合其他提示,比如点或框。```但是,需要注意的是,单独使用掩码提示可能效果有限,因为掩码提示通常用于迭代优化。例如,第一次预测使用点或框,得到初始掩码和logits,然后我们可以修改logits(例如,添加一些区域)作为下一次的mask_input。因此,用户需要根据实际需求选择提示方式。总结:SAM的掩码输入用法是将已有的掩码(通常为二值掩码)下采样到256x256,然后作为mask_input参数传递给predict方法。但请注意,单独使用掩码提示可能不如组合提示(如点+掩码)效果好。更多详细用法可参考SAM的官方代码库:https://github.com/facebookresearch/segment-anything根据上述讨论,我们可以生成以下相关问题:§§相关问题§§1.在SAM中,如何组合使用点提示和掩码提示?2.SAM的掩码输入需要什么格式?3.如何利用SAM进行迭代式分割(例如,先得到一个粗略掩码,然后逐步优化)?4.SAM的掩码输入在哪些场景下特别有用?</think>### SAM掩码输入的使用方法与示例 在SAM(Segment Anything Model)中,掩码输入主要用于**迭代优化分割结果**或**结合其他提示(如点、框)实现精细分割**。以下是具体用法和代码示例: --- #### **核心概念** 1. **掩码输入作用** - 作为初始分割提示,引导模型生成更精确的掩码 - 适用于迭代优化:首轮生成粗糙掩码 → 作为输入 → 输出优化后掩码 - 常与点/框提示组合使用(如修正局部区域)[^2][^3] 2. **输入格式要求** - 形状:`(1, 256, 256)` 的低分辨率logits张量 - 数据类型:`torch.float32` - 需通过`transform`预处理原始掩码 --- #### **代码示例** ```python import numpy as np import torch from segment_anything import SamPredictor # 初始化模型 (引用[3]) sam_checkpoint = "sam_vit_h_4b8939.pth" model_type = "vit_h" device = "cuda" sam = sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint) sam.to(device=device) predictor = SamPredictor(sam) # 加载图像 image = cv2.imread("image.jpg") predictor.set_image(image) # 编码图像特征 # 准备掩码输入(假设已有初始掩码) initial_mask = np.load("initial_mask.npy") # 形状需与图像匹配 mask_tensor = torch.tensor(initial_mask, dtype=torch.float32) # 转换为模型输入格式 input_mask = predictor.transform.apply_image(mask_tensor[None, ...]) # 添加批次维度 input_mask = torch.as_tensor(input_mask, device=device).unsqueeze(0) # 形状(1,1,256,256) # 结合点提示进行优化(例如修正错误区域) point_coords = np.array([[x, y]]) # 需修正的坐标 point_labels = np.array([1]) # 1=前景点, 0=背景点 # 执行预测 masks, scores, logits = predictor.predict( mask_input=input_mask, point_coords=point_coords, point_labels=point_labels, multimask_output=False # 只输出最佳掩码 ) # 保存结果 optimized_mask = masks[0].astype(np.uint8) ``` --- #### **典型工作流程** 1. **自动生成初始掩码** 使用`SamAutomaticMaskGenerator`生成候选掩码[^3]: ```python mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam) initial_masks = mask_generator.generate(image) # 获取候选掩码列表 ``` 2. **用户选择/修正** - 用户点击需修正的区域(如错误分割部分) - 将点击坐标作为`point_coords`,初始掩码作为`mask_input` 3. **迭代优化** 重复调用`predict()`,将上一轮的`logits`作为下一轮的`mask_input`,逐步细化边界。 --- #### **应用场景** 1. **医学图像分析** - 初始分割器官轮廓 → 医生点击修正 → 输出精确掩码 2. **视频对象追踪** 前一帧掩码作为下一帧的初始提示,实现连续追踪 3. **交互式设计工具** 用户粗略标注 → SAM快速优化细节[^1] ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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