Обратный фильтр с использованием преобразования Фурье

#python #opencv #image-processing #fft

#python #opencv #обработка изображений #БПФ

Вопрос:

Я только начинаю с восстановления изображения и чувствую замешательство по поводу некоторых концепций — это обратный фильтр, такой же, как деконволюция? Я хотел применить размытие или изображение (используя ядро), а затем обработать искаженное изображение, а также ядро и разделить, чтобы получить фурье исходного изображения. Теперь применение обратного фильтра возвращает исходное изображение. Правильный ли этот подход?

Каково значение части знака и величины изображения? Спасибо 🙂

Комментарии:

1. Этот вопрос немного широкий и на самом деле не касается программирования. Существуют и другие stackexchanges, такие как dsp.stackexchange.com более специализированный на этом. Вкратце: Деконволюция — это более общий термин, обратная фильтрация Фурье — это один из способов деконволюции данных, и разделение преобразованным ядром может быть невозможно для высоких частот (деление на ноль) и / или может усиливать шум в данных, поэтому вы также можете захотеть ввести какую-то регуляризацию. В Википедии есть несколько действительно хороших страниц, посвященных обратной фильтрации.

2. Обратное преобразование Фурье на самом деле такое же, как прямое преобразование Фурье! (для изменения знака)