相机图像质量研究(32)常见问题总结:图像处理对成像的影响--振铃效应

系列文章目录

相机图像质量研究(1)Camera成像流程介绍

相机图像质量研究(2)ISP专用平台调优介绍

相机图像质量研究(3)图像质量测试介绍

相机图像质量研究(4)常见问题总结:光学结构对成像的影响--焦距

相机图像质量研究(5)常见问题总结:光学结构对成像的影响--景深

相机图像质量研究(6)常见问题总结:光学结构对成像的影响--对焦距离

相机图像质量研究(7)常见问题总结:光学结构对成像的影响--镜片固化

相机图像质量研究(8)常见问题总结:光学结构对成像的影响--工厂调焦

相机图像质量研究(9)常见问题总结:光学结构对成像的影响--工厂镜头组装

相机图像质量研究(10)常见问题总结:光学结构对成像的影响--光圈

相机图像质量研究(11)常见问题总结:光学结构对成像的影响--像差

相机图像质量研究(12)常见问题总结:光学结构对成像的影响--炫光

相机图像质量研究(13)常见问题总结:光学结构对成像的影响--鬼影

相机图像质量研究(14)常见问题总结:光学结构对成像的影响--伪像

相机图像质量研究(15)常见问题总结:光学结构对成像的影响--暗角

相机图像质量研究(16)常见问题总结:光学结构对成像的影响--IRCUT

相机图像质量研究(17)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--靶面尺寸

相机图像质量研究(18)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--CFA

相机图像质量研究(19)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--Sensor Noise

相机图像质量研究(20)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--全局快门/卷帘快门

相机图像质量研究(21)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--隔行扫描/逐行扫描

相机图像质量研究(22)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--光学串扰

相机图像质量研究(23)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--紫晕

相机图像质量研究(24)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--摩尔纹

相机图像质量研究(25)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--过曝、欠曝

相机图像质量研究(26)常见问题总结:CMOS期间对成像的影响--坏点

相机图像质量研究(27)常见问题总结:补光灯以及遮光罩对成像的影响--遮光罩

相机图像质量研究(28)常见问题总结:补光灯以及遮光罩对成像的影响--补光灯

相机图像质量研究(29)常见问题总结:图像处理对成像的影响--图像插值Demosaic

相机图像质量研究(30)常见问题总结:图像处理对成像的影响--重影

相机图像质量研究(31)常见问题总结:图像处理对成像的影响--图像差

相机图像质量研究(32)常见问题总结:图像处理对成像的影响--振铃效应

相机图像质量研究(33)常见问题总结:图像处理对成像的影响--锯齿

相机图像质量研究(34)常见问题总结:图像处理对成像的影响--拖影

相机图像质量研究(35)常见问题总结:图像处理对成像的影响--运动噪声

相机图像质量研究(36)常见问题总结:编解码对成像的影响--块效应

相机图像质量研究(37)常见问题总结:编解码对成像的影响--条带效应

相机图像质量研究(38)常见问题总结:编解码对成像的影响--呼吸效应

相机图像质量研究(39)常见问题总结:编解码对成像的影响--运动模糊

相机图像质量研究(40)常见问题总结:显示器对成像的影响--画面泛白


目录

系列文章目录

前言

一、振铃效应产生的原因

二、振铃效应减弱的办法


前言

振铃现象出现的情况也很多,比如图像经过复杂通道传播或者压缩,最后接收或者解压的图像发现清晰度会降低,并且画面物体边缘像是有波纹一样扩散开,这就是振铃效应。


一、振铃效应产生的原因

振铃效应是指出现在锐利边缘旁的带状物,对一副图像进行滤波处理,若选用的频域滤波器具有陡峭的变化,则会使滤波图像产生"振铃"现象。

要解释这种现象就需要讲到频域变换,不管是二元还是三元,不管是周期函数还是非周期函数,空间曲线都可以使用傅里叶变换进行展开成三角函数函数的叠加,对于图像这种非连续非周期函数,也可以用傅里叶级数展开。举个简单例子,图像边缘可以使用方波模拟,方波可以如下图进行傅里叶级数展开。

使用python画图模拟,级数展开的越充分,方波能模拟的越真实,如果级数项n∈(x,∞)的一段没有叠加进去,也就是被所谓的滤波器滤除掉,那么方波就会出现下图红色绿色曲线一样在陡变区域后仍然有微小的连续变化的现象。

二、振铃效应减弱的办法

知道原因了,那么减弱的办法对症下药就可以了,使用滤波器进行滤波的时候不要选用滤波函数曲线陡峭变化太大的滤波函数,滤波曲线需要平滑变化。


总结

本节讲了振铃效应产生的原因和减弱办法。

相关推荐
leo__52010 小时前
基于MATLAB的交互式多模型跟踪算法(IMM)实现
人工智能·算法·matlab
脑极体10 小时前
云厂商的AI决战
人工智能
njsgcs11 小时前
NVIDIA NitroGen 是强化学习还是llm
人工智能
知乎的哥廷根数学学派11 小时前
基于多模态特征融合和可解释性深度学习的工业压缩机异常分类与预测性维护智能诊断(Python)
网络·人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习·分类
mantch11 小时前
Nano Banana进行AI绘画中文总是糊?一招可重新渲染,清晰到可直接汇报
人工智能·aigc
编程小白_正在努力中11 小时前
第1章 机器学习基础
人工智能·机器学习
wyw000012 小时前
目标检测之SSD
人工智能·目标检测·计算机视觉
AKAMAI12 小时前
圆满循环:Akamai 的演进如何为 AI 推理时代奠定基石
人工智能·云计算
幻云201012 小时前
AI自动化编排:从入门到精通(基于Dify构建AI智能系统)
运维·人工智能·自动化
CoderJia程序员甲12 小时前
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-13)
人工智能·ai·大模型·github·ai教程