모든 노브가 있는 스테레오 앰프를 기억하십니까? 저음 노브는 스피커로 전송되는 신호의 양을 로우 패스 필터에서 제어하고 고음 노브는 하이 패스 필터에서 오는 양을 제어합니다.
Bass and Treble controls저음 및 고음 컨트롤
그루브에 먼지가 있는 레코드를 재생하면 음악에 쉿 소리, 팝 소리 및 딱딱 소리가 많이 추가됩니다. 고음을 낮추면 경험이 조금 더 나아질 수 있습니다. 먼지의 스펙에 의해 발생하는 임펄스 노이즈는 고주파 성분이 많이 포함되어 있습니다.돌비 노이즈 억제 신호 대 잡음비를 개선하기 위해 카세트 테이프에 약간의 정교한 필터링을 수행했습니다. 최종 결과는 녹음하는 동안 고음을 높이고 재생하는 동안 다시 낮추어 테이프의 히스를 줄이는 것과 같았습니다.
FFT(고속 푸리에 변환)는 시간 영역(예: 레코드의 홈에서 나오는 데이터)의 신호를 주파수 영역(예: 최신 오디오 장치의 춤추는 주파수 막대 그래프)으로 변환합니다.
Audio Bar Graph from ClementineClementine의 오디오 막대 그래프
이미지의 2D FFT의 경우 막대 그래프는 다음과 같습니다.
이미지 크레딧: 콘티자스 디미트리오스 (풀 사이즈 컬러 이미지를 확인하세요.)
source image소스 이미지
FFT of source 소스의 FFT
소스의 FFT 이미지는 중앙에 강한(밝은 흰색) 저주파 성분을 보여주고 가장자리에 더 작은(진한 회색) 고주파 성분을 보여줍니다. FFT의 두 번째 응용 프로그램은 두 번째 이미지를 다시 첫 번째 이미지로 변환할 수 있습니다.
약간의 노이즈를 추가하면 FFT가 더 높은 주파수를 표시합니다(중앙에서 더 밝은 점).
Lots of noise added to source소스에 노이즈가 많이 추가됨
FFT of noisy image 노이즈 이미지의 FFT
그렇다면 가장 바깥쪽의 고주파 포인트가 모두 삭제되면 어떻게 될까요? 추가된 소음이 사라질까요? 이 모든 사진은 검은색을 0으로, 흰색을 1로, 회색으로 코딩하는 데이터의 데이터이므로 이와 같이 마스크를 사용할 수 있으며 FFT 데이터에 마스크를 요소별로 곱한 다음 FFT를 반대로 하여 다음을 얻습니다. 저역 통과 이미지:
Brick wall filter lets no high frequency through벽돌 벽 필터는 고주파를 통과시키지 못합니다.
Brick wall result, notice white stripe down pant leg 벽돌 벽 결과, 흰색 줄무늬 아래 바지 다리
그것은 작은 임의의 점들을 제거했지만 지금은 울리는 인공물 어둡고 밝은 가장자리가 발생할 때마다; 바지 다리에 흰색 줄무늬가 있고 가장 가까운 건물 선반에 검은 줄무늬가 있습니다.
더 나은 필터가 있을 수 있습니다. 우리 아빠는 커패시터, 인덕터, 저항으로 제작된 필터와 아마도 연산 증폭기를 사용하는 것에 매료되었습니다. 나는 그가 에 대해 이야기했던 것을 기억한다 버터워스 그리고 체비쇼프 필터 및 통과 대역의 평탄도 및 필터에서 다른 양만큼 다른 주파수가 지연될 수 있는 방법을 설명하려고 합니다. 이름은 여전히 내가 12살 때 그랬던 것처럼 멋지게 들립니다. 나는 이것을 발견했다 Paul Bourke 기사 , 이것이 이 블로그 게시물의 시작이며, 이 수업 노트 세트 Dave Marshall이 2D Butterworth 필터를 사용하는 방법을 설명합니다. 훨씬 좋아 보입니다.
The Butterworth filter fades away버터워스 필터가 사라집니다.
And the reconstituted image has less ringing 그리고 재구성된 이미지는 덜 울리는
첨부된 JSL은 이 GUI를 슬라이더로 만듭니다.
Sliders to experiment with filters필터를 실험하기 위한 슬라이더
아주 멋져요. 다른 사진에서 이것을 시도하기를 기다릴 수 없습니다. 예제 스크립트 감사합니다.
