DSP में "वर्णक्रमीय श्वेतकरण" से क्या अभिप्राय है?
इमेज प्रोसेसिंग में इस्तेमाल होने पर स्पेक्ट्रल व्हाइटनिंग का क्या प्रभाव पड़ता है? (नेत्रहीन या अन्यथा ...)
ऑडियो प्रोसेसिंग या विश्लेषण में स्पेक्ट्रल व्हाइटनिंग कहाँ उपयोगी हो सकती है? क्या एक स्पेक्ट्रोमीटर सफेद ऑडियो सिग्नल की तरह होगा?
जवाबों:
DSP में "वर्णक्रमीय श्वेतकरण" से क्या अभिप्राय है?
स्पेक्ट्रल वाइटनिंग आमतौर पर सिग्नल के स्पेक्ट्रम को "अधिक समान" बनाने का प्रयास है। इसका एक कारण यह हो सकता है कि यह एक अच्छी बात है कि यह सिग्नल के संकेंद्रण को "संकरा" बनाने का प्रभाव डाल सकता है (और असतत समय के संकेतों के लिए एक डायक डेल्टा के करीब)। यह समय में स्थानीयकरण करने में मदद कर सकता है।
इमेज प्रोसेसिंग में इस्तेमाल होने पर स्पेक्ट्रल व्हाइटनिंग का क्या प्रभाव पड़ता है? (नेत्रहीन या अन्यथा ...)
यह आम तौर पर सुंदर नहीं है। अधिकांश छवियां "कम पास" हैं (अधिकांश जानकारी स्पेक्ट्रम के कम आवृत्ति भाग में है)। चित्रों में श्वेत करने के लिए एक सरलीकृत दृष्टिकोण एक कॉलम-वार (या पंक्ति-वार) अंतर (यानी diffमैटलैब में) करना है।
इसका मतलब नकारात्मक पिक्सेल मान होगा, जो आमतौर पर मानक छवियों के साथ समझदार के लिए मैप नहीं होता है।
यह उदाहरण दिखाता है कि प्रीव्यूइंग इमेज प्रोसेसिंग टेम्प्लेट मिलान में स्थानीयकरण को कैसे बेहतर बना सकता है। उस लिंक से चित्र है:
ऑडियो प्रोसेसिंग या विश्लेषण में स्पेक्ट्रल व्हाइटिंग कहाँ उपयोगी हो सकती है?
यदि आप एक ध्वनि की शुरुआत (समय में) को स्थानीय बनाने की कोशिश कर रहे हैं, तो यह संभव है कि वर्णक्रमीय श्वेतकरण इस में सुधार कर सकता है। यह भी संभव है कि यह SNR को कम (डिसप्रिमव) कर सकता है।
क्या एक स्पेक्ट्रोमीटर सफेद ऑडियो सिग्नल की तरह होगा?
भाषण या संगीत के ऑडियो के लिए, यह अधिक उच्च आवृत्तियों में लाएगा।
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स्पेक्ट्रल व्हिटेनिंग, मैग्निट्यूड स्पेक्ट्रम बनाने की प्रक्रिया है Uniform।
एक छवि के लिए यह इधर-उधर कूदने वाली कुछ आवृत्तियों के बजाय मैग्नेटिट स्पेक्ट्रम को अधिक निरंतर बनाता है। मूल रूप से "व्हाइटनिंग" शब्द व्हाइट प्रोसेस से आता है जिसका स्पेक्ट्रम सभी आवृत्तियों पर स्थिर है। लेकिन अगर आप एक छवि के लिए ऐसा करते हैं तो इसका कोई मतलब नहीं होगा। इसलिए वास्तव में आप एक अधिक उछल-कूद और घबराहट वाले स्पेक्ट्रम चाहते हैं, जो अत्यधिक शोर उत्पन्न किए बिना अधिक चिकना दिखे।
मुझे यकीन नहीं है कि यह एक छवि को कैसे प्रभावित करेगा लेकिन मैं इस बात का उदाहरण दे सकता हूं कि यह कहां लागू होता है। एक संचार प्रणाली में एक LTI चैनल पर विचार करें (या एक ऑडियो सिस्टम जिसमें सभी आवृत्तियों के लिए "सफेद" आवृत्ति प्रतिक्रिया नहीं है। एक ऑडियो सिस्टम एक ही परिमाण में सभी आवृत्तियों को पारस्परिक नहीं करेगा और वहां समानता आती है)। रिसीवर के अंत में (स्पीकर के आउटपुट के रूप में, याRXसंचार प्रणाली) जो आप प्राप्त करते हैं वह इनपुट सिग्नल का विकृत संस्करण है। तो आप सिस्टम पर सिग्नल भेजने से पहले सैद्धांतिक रूप से क्या करना चाहते हैं, सिग्नल के आकार को संशोधित करना है ताकि जब सिस्टम इसे विकृत करता है, तो यह इसे पर्याप्त रूप से सपाट बना देता है। इसे आम तौर पर पूर्व-जोर या समीकरण कहा जाता है। मुझे लगता है कि मुझे यकीन नहीं है कि इमेज प्रोसेसिंग में स्पेक्ट्रल व्हाइटनिंग कहां लागू होगी (जैसा कि मैंने पहले नहीं किया है) लेकिन इसका उतना ही उपयोग और अनुप्रयोग होगा जितना मैंने यहां बताया है।
तब आप "स्पेक्ट्रल व्हाइटनर" या एक इक्विलाइज़र (एक संचार प्रणाली के मामले में) के बारे में सोच सकते हैं, जो सिस्टम के एक व्युत्क्रम के रूप में इसे विकृत करता है। यदि सिस्टम की आवृत्ति प्रतिक्रिया है, व्हाइटनर सिर्फ होगा । लेकिन ध्यान रखा जाना चाहिए यदि आप ऐसा करते हैं जब आपके सिग्नल को शोर से अपंग कर दिया गया है क्योंकि आप कुछ स्थानों पर शोर के स्तर को बढ़ा सकते हैं जहां इसकी परिमाण पहले बहुत कम थी।
सफेद स्पेक्ट्रम सफेद प्रकाश के रूप में एक स्पेक्ट्रम है: सभी वेवेलेंथ्स (आवृत्तियों) में एक निरंतर औसत शक्ति होती है। आम तौर पर कोई संकेत नहीं है और कोई छवि नहीं है। यदि किसी को सफ़ेद वर्णक्रम की आवश्यकता होती है तो वर्तमान संकेत / छवि को सफ़ेद करने के लिए एक विधि की आवश्यकता होती है। वहाँ कई तरीकों के लिए prewhitening है। सबसे सरल में से एक समय श्रृंखला में रैखिक भविष्यवाणी है। छवि प्रसंस्करण में भी सरल उच्च पास फिल्टर छवियों को सफेद।