Làm thế nào để bạn đo chi tiết về điểm số của một tín hiệu?

Tôi có một hình ảnh và tôi muốn đo lượng chi tiết trong đó. Một cách khác để xem xét nó là đo độ mờ của hình ảnh. Một cách là phân tích các thành phần tần số cao trong biến đổi Fourier của hình ảnh.

Có phương pháp nào khác / tốt hơn không?

Những gì bạn đang đề cập thường được gọi là "Độ sắc nét của hình ảnh". Quét nhanh, cũng như một số kiến ​​thức trước đây, đến sau:

1. Phân tích Fourier- Sử dụng điều này có 2 nhược điểm chính. Trước hết, tiếng ồn sẽ có xu hướng xuất hiện bất kể điều gì, và do đó các thành phần tần số cao hơn sẽ có xu hướng hiển thị. Thứ hai, độ sắc nét có xu hướng là một hiện tượng cục bộ, và do đó có thể không hiển thị nếu bạn thực hiện chuyển đổi toàn bộ hình ảnh.
2. Phân tích Eigenvalue - Tôi thực sự chưa đọc bài báo này, nhưng nó đề xuất sử dụng phân tích eigenvalue để xác định độ sắc nét của hình ảnh.
3. Các thuật toán phát hiện cạnh phụ thuộc vào một độ sắc nét nhất định. Người ta có thể sử dụng các giá trị khác nhau cho các tham số phát hiện cạnh để xác định mức độ sắc nét.
4. Đo lường Kurtosis của các hệ số sóng con - Một lần nữa, tôi chưa đọc toàn bộ bài báo, nhưng điều này dường như gợi ý tính toán các hệ số sóng con, thực hiện FFT của toàn bộ các hệ số và đo lường mức độ tổn thương. Điều này nên tương đối miễn dịch với tiếng ồn.

Tôi chắc chắn có nhiều hơn nữa. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu rất tích cực hiện nay. Nếu không có phương pháp nào phù hợp với bạn, thì hãy tiếp tục tìm kiếm thông qua các bài báo học thuật và xem liệu bạn có thể tìm ra phương pháp nào tốt hơn không.

Tôi nghĩ rằng nếu bạn nói về số lượng chi tiết trong một hình ảnh, biến đổi wavelet rời rạc (DWT) hoàn toàn phù hợp với mô tả của bạn. Nó không hoàn toàn khác biệt với biến đổi Fourier rời rạc (DFT) ở chỗ nó cũng hoạt động theo các thành phần tỷ lệ nhỏ và thô của tín hiệu, nhưng nó cũng rất cục bộ không giống như DFT. Một giới thiệu tuyệt vời cho các tín hiệu một chiều của I. Selesnick là ở đây .

Biến đổi wavelet về cơ bản là một loạt các bộ lọc thông dải trực giao lồng nhau, cuối cùng tạo ra tín hiệu của các thành phần quang phổ khác nhau, vì vậy theo nghĩa này, bạn có thể sử dụng một trong hai bước sóng của biến đổi Fourier. Tuy nhiên, nếu bạn thực sự muốn vẽ các thành phần riêng biệt với nhau, bạn phải sử dụng WFT vì nó cũng cung cấp cho bạn cửa sổ bên phải và bản địa hóa trong không gian.

Nếu bạn chỉ muốn tính toán mức độ chi tiết trên từng cấp độ tỷ lệ, tính toán tổng năng lượng của từng dải quan tâm trong biến đổi Fourier sẽ đủ:

$$D_{\beta} = \sum_{\omega_{\beta} \in \beta}\left\vert S^f(\omega_{\beta})\right\vert^2$$

$S^f(\omega)$$s(t)$$\beta$