मैं सोच रहा हूं कि निम्नलिखित डिस्चार्ज टाइम-फ्रीक्वेंसी इमेज के लिए क्या तकनीक उपलब्ध हो सकती है, जो वेल्च विधि का उपयोग करके बनाई गई थी । निम्नलिखित साजिश एक रोबोट सेंसर से बनाई गई थी। (यह एक रंग छवि नहीं है - यह एक ग्रेस्केल छवि है - केवल दृश्य उद्देश्यों के लिए जोड़े गए रंग)।
लक्ष्य:
मेरा लक्ष्य अंततः नाड़ी-स्पैकिंग का अनुमान लगाना है जो आप यहां देखते हैं, क्या ऐसी दालों का अस्तित्व होना चाहिए। यह कुछ हद तक मुर्गी और अंडे का हो सकता है, इसलिए इस अंत तक, मैं खुद से पूछता हूं, "क्या इस रेपो-रेट की दालें +/- 10% मौजूद हैं?", और उनका पता लगाने के बारे में जाना। आप यहां जो देख रहे हैं वह संकेत (दालों) है, लेकिन अन्य गैर-वांछित हस्तक्षेप के साथ। हालाँकि, जैसा कि एमरे ने सुझाव दिया है, उनके पास संरचना है, यद्यपि समय-आवृत्ति स्थान में। क्या समय-आवृत्ति फ़िल्टर ऐसे मौजूद हैं?
मैं दृढ़ता से यहाँ पर लागू इमेज प्रोसेसिंग समाधान देखना चाहता हूँ, लेकिन मैं किसी भी समाधान के लिए खुला हूँ।
इस प्रकार: लक्ष्य के रूप में देखा जा सकता है (y- अक्ष पर सूचकांक 300 के पास पाया) को छोड़कर सभी उच्च तीव्रता के संकेतों को दूर करना है। अन्य सभी उच्च तीव्रता के संकेतों को 'हस्तक्षेप' माना जा सकता है।
आपके द्वारा किए जाने वाले अनुमान:
आप मान सकते हैं कि आप मोटे तौर पर नाड़ी की लंबाई जानते हैं जो आप यहां देख रहे हैं। (हमें कहते हैं, +/- 10% के भीतर)। एक और तरीका रखो, आपने इस लंबाई के दालों की तलाश करने का फैसला किया है। (+/-)
आप मान सकते हैं कि आप मोटे तौर पर दालों की प्रतिनिधि दरों को भी जानते हैं, (फिर, आइए हम +/- 10% कहते हैं)।
दुर्भाग्य से आप उनकी आवृत्ति को अधिक सटीक रूप से नहीं जानते हैं। यह कहना है, इस छवि में दालों 300 पर हैं, लेकिन वे आसानी से 100, या 50, या 489, या जो कुछ भी हो सकता था। हालाँकि, अच्छी खबर यह है कि यहाँ दिखाए गए आवृत्तियाँ एक दूसरे के बहुत करीब हैं, कहने पर, 10 के हर्ट्ज)।
मेरे कुछ विचार:
छवि प्रसंस्करण पीओवी:
रूपात्मक ऑपरेशन मेरे साथ हुए हैं, हालांकि मैं उन लोगों से परिचित नहीं हूं जो यह जानते हैं कि वे काम कर सकते हैं या नहीं। मुझे लगता है कि विचार 'बंद' हो सकता है और इसलिए 'बड़े' दाग को हटा दें?
रो-वाइज डीएफटी ऑपरेशंस संकेत दे सकते हैं कि सबसे अधिक दोहराव वाले पैटर्न की रुचि के आधार पर कौन सी पंक्तियों को शून्य करना है, हालांकि यह दलाली नहीं हो सकती है यदि दालें कम और दूर के बीच हैं, या यदि छवि अधिक शोर है।
बस छवि को देखकर, आप लगभग 'अलगाव', और 'दंड' कनेक्टिविटी चाहते हैं। क्या कोई इमेज प्रोसेसिंग विधि है जो इस तरह के ऑपरेशन को पूरा करती है? (प्रकृति में फिर से आकृति विज्ञान)।
यहां किन तरीकों से मदद मिल सकती है?
सिग्नल प्रोसेसिंग POV:
यहां दर्शाई गई फ्रीक्वेंसी रेंज पहले से ही बहुत टाइट है इसलिए मुझे यकीन नहीं है कि नॉट फिल्टरिंग ऑपरेशन से मदद मिलेगी। इसके अलावा, इस तंग सीमा के भीतर दिखाए गए दालों की सटीक आवृत्ति को एक प्राथमिकता नहीं दी जाती है।
यहाँ ब्याज की दालों पर शिक्षित अनुमान लगाकर, (उनकी लम्बाई और पुनरावृत्ति समय) क्या मैं इसका अनुपालन करने में सक्षम हो सकता हूँ 2-आयामी एफ टी 2-डी के रूप में इस का उपयोग अपने 'टेम्पलेट' की, और Cepstral-अस्थायी फिल्टर जो करने के लिए मैं बस द्वारा ऊपर दिखाई गई वेल्च छवि को गुणा करता हूं, और फिर एक उलटा 2-डी डीएफटी करता हूं?
OTOH शायद Gabor फिल्टर यहाँ एक अच्छा मैच होगा? आखिरकार, वे हमारे अपने स्वयं के अंतर्निहित अभिविन्यास संवेदनशील फिल्टर हैं वी 1 दृश्य प्रोसेसर । यहां उनका शोषण कैसे हो सकता है?
इस डोमेन में कौन से तरीके मदद कर सकते हैं?
अग्रिम में धन्यवाद।