同じ画像で作業していますが、このリンクに投稿された画像からテクスチャを削除する必要もあります
matlabを使用して画像からテクスチャを削除するにはどうすればよいですか?
これについて議論があり、どのフィルター(ガウスLPFまたは理想的なローパス)が本当に必要で、その背後にある理由は何ですか?このテクスチャに寄与する周波数はどれですか????誰かが私に説明してもらえますか?
同じ画像で作業していますが、このリンクに投稿された画像からテクスチャを削除する必要もあります
matlabを使用して画像からテクスチャを削除するにはどうすればよいですか?
これについて議論があり、どのフィルター(ガウスLPFまたは理想的なローパス)が本当に必要で、その背後にある理由は何ですか?このテクスチャに寄与する周波数はどれですか????誰かが私に説明してもらえますか?
理想的なロー パス フィルターは、すべての空間周波数を公称空間周波数より下に保ち、それより上のすべての空間周波数を除去します。残念ながら、真の理想的なロー パス フィルターには無限のサポートがあります (つまり、ゼロ以外の空間拡張が無限に大きくなります)。理想的なローパス フィルターの実用的な近似値でさえ、大きな空間サポートを持っています。
一方、ガウシアンは、フィルターで除去する周波数に関して理想的ではありません。空間領域のガウス分布は、空間周波数領域のガウス分布になります。つまり、非常にシャープな空間周波数選択性が得られません。ただし、フィルターの空間サポートが小さいという利点があります。人々はこれにガウス フィルターを使用します。ガウスによるフィルタリングは、リンギング アーティファクトを生成する可能性のある理想的なローパス フィルターと比較して、「自然」に見える傾向があります。
Lanczos フィルター (windowed sinc フィルター) も別の選択肢です。これは、空間サポートが小さく、Gaussian よりも理想的なフィルターを近似するためです。
ただし、どちらがイメージに適しているかは、主に何をしたいかによって異なります。その背後には重要な理論がありますが、画像処理におけるこのような定性的な選択は、大部分が芸術です。
探しているフィルターのタイプは、理想的には非線形です。つまり、大規模な勾配 (エッジ) のない領域でのスムージングと、維持されるエッジの近くでのスムージングはほとんどありません。
2 つの選択肢があります。
桑原フィルター: http://homepage.tudelft.nl/e3q6n/publications/1999/PAA99DRBDPVLV/PAA99DRBDPVLV.pdf
強化された短縮フロー (図 8): http://www.cs.jhu.edu/~misha/Fall07/Papers/intro-to-scalespace.pdf
2 番目のフィルター (強化された短縮フロー) では、スケール パラメーターと非線形関数 h(Lw) (17 ページ) を変更できます。したがって、より多くのトリミングの可能性があります。
理想的には、フィルターは完全に等方性です (可能な角度ごとに同じ周波数効果)。
マイケル