O que se entende por "clareamento espectral" no DSP?
Que efeito o clareamento espectral tem quando usado no processamento de imagens? (visualmente ou não ...)
Onde o clareamento espectral pode ser útil no processamento ou análise de áudio? Como seria um sinal de áudio embranquecido espectralmente?
Respostas:
O que se entende por "clareamento espectral" no DSP?
O clareamento espectral é geralmente uma tentativa de tornar o espectro do sinal "mais uniforme". Uma razão pela qual isso pode ser uma boa coisa a fazer é que ela pode ter o efeito de tornar a autocorrelação do sinal "mais estreita" (e mais próxima de um delta do Dirac, para sinais de tempo discreto). Isso pode ajudar a localizar a tempo.
Que efeito o clareamento espectral tem quando usado no processamento de imagens? (visualmente ou não ...)
Geralmente não é bonito. A maioria das imagens é "low pass" (a maioria das informações está na parte de baixa frequência do espectro). Uma abordagem simplista ao clareamento nas imagens é fazer uma diferença diffem colunas (ou em linhas) (ou seja, no matlab).
Isso significará valores negativos de pixel, que geralmente não são mapeados para nada sensato nas imagens padrão.
Este exemplo mostra como o pré-clareamento pode melhorar a localização na correspondência de modelo de processamento de imagem. A imagem desse link é:
Onde o clareamento espectral pode ser útil no processamento ou análise de áudio?
Se você está tentando localizar (com o tempo) o início de um som, é possível que o clareamento espectral possa melhorar isso. Também é possível que ele possa reduzir (desimprovar) o SNR.
Como seria um sinal de áudio embranquecido espectralmente?
Para áudio de fala ou música, isso tenderá a gerar frequências mais altas.
1's 0' e 's?
O Clareamento Espectral é o processo de criação do espectro de Magnitude Uniform.
Para uma imagem, o Magnitude Spectrum é mais contínuo, em vez de ter poucas frequências pulando por aqui e por ali. Basicamente, a palavra "branqueamento" vem do processo branco, cujo espectro é apenas uma constante em todas as frequências. Mas se você fizer isso com uma imagem, não fará sentido. Então, com efeito, você deseja que um Spectrum bastante nervoso e nervoso pareça mais suave sem causar muito ruído.
Não tenho certeza de como isso afetará uma imagem, mas posso dar um exemplo de onde isso é aplicado. Considere um canal LTI em um sistema de comunicação (ou um sistema de áudio que tenha uma resposta de freqüência "não branca" para todas as frequências. Um sistema de áudio não retribuirá todas as frequências na mesma magnitude e haverá equalização). No final do receptor (como a saída do alto-falante ou oRXdo sistema de comunicação), o que você recebe é a versão distorcida do sinal de entrada. Então, o que você gostaria de fazer teoricamente antes de enviar o sinal pelo sistema é modificar a forma do sinal para que, quando o sistema o distorça, ele o torne plano o suficiente. Isso é chamado de pré-ênfase ou equalização normalmente. Acho que não tenho certeza de onde o Spectral Whitening seria aplicado no Processamento de imagens (como nunca fiz antes), mas ele terá uso e aplicativos iguais, como expliquei aqui.
Você pode pensar no "Spectral Whitener" ou no Equalizador (no caso de um Sistema de Comunicação) como apenas um inverso do Sistema que o distorce. Se a resposta em frequência do sistema for , o branqueador será apenas . Mas deve-se tomar cuidado se você fizer isso após o sinal ter sido prejudicado pelo ruído, pois poderá aumentar os níveis de ruído em alguns lugares onde sua magnitude era anteriormente muito baixa.
O espectro de brancos é um espectro como o da luz branca: todos os comprimentos de onda (frequências) têm uma potência média constante. em geral, nenhum sinal e nenhuma imagem tem isso. se for necessário um espectro de branco, é necessário apenas um método para clarear o sinal / imagem atual. existem muitos métodos para pré-clareamento. uma das mais simples é a previsão linear em séries temporais. no processamento de imagens, mesmo os filtros passa-alto simples clarificam as imagens.