干噪比定義？干噪比SINR（SignaltoInterferenceliteNoiseRatio），指的是系統(tǒng)中信號(hào)與干擾和噪聲之和的比。信號(hào)是指不知從何而來(lái)設(shè)備外部要按照設(shè)備接受處理的電子信號(hào)。干擾

干噪比定義？

干噪比SINR（SignaltoInterferenceliteNoiseRatio），指的是系統(tǒng)中信號(hào)與干擾和噪聲之和的比。

信號(hào)是指不知從何而來(lái)設(shè)備外部要按照設(shè)備接受處理的電子信號(hào)。

干擾是指系統(tǒng)本身以及異系統(tǒng)受到的干擾，宛如頻干擾、多徑干擾。

噪聲是指在設(shè)備后再產(chǎn)生的原信號(hào)中并不未知的無(wú)規(guī)則的獲得信號(hào)，這種信號(hào)與環(huán)境有關(guān)，不隨原信號(hào)的變化而波動(dòng)

雜散和相噪?yún)^(qū)別？

性質(zhì)完全不同1、雜散:接收機(jī)解調(diào)過(guò)程才能產(chǎn)生的新頻率信號(hào)對(duì)其它系統(tǒng)的干擾。

2、相噪:發(fā)聲點(diǎn)體做無(wú)規(guī)則振動(dòng)時(shí)發(fā)出的聲音。

什么是濾波器的疊止頻率？什么叫低通濾波器？

低通濾波(Low-upfilter)是一種過(guò)濾，規(guī)則為低頻信號(hào)能正常按照，而遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)設(shè)定臨界值的低頻率信號(hào)則被阻隔、逐漸變?nèi)?。不過(guò)阻絕、逐漸變?nèi)醯姆葎t會(huì)依據(jù)有所不同的頻率以及不同的濾波程序（目的）而改變。它有的時(shí)候也被叫做高頻信號(hào)可以去除過(guò)濾（嗨的-squeezefilter）或是最低可以去除過(guò)濾（treble-cutfilter)。低通過(guò)濾是高通過(guò)濾的對(duì)立。

低通濾波可以最簡(jiǎn)單懷疑：去設(shè)置一個(gè)頻率點(diǎn)，當(dāng)信號(hào)頻率高于500這個(gè)頻率時(shí)又不能是從，在數(shù)字信號(hào)中，這個(gè)頻率點(diǎn)也就是截止頻率，當(dāng)頻域高于500這個(gè)截止頻率時(shí)，則徹底變量定義為0。而且在這一處理過(guò)程中，讓低頻信號(hào)徹底是從，所以我被稱低通濾波。

低通過(guò)濾的概念必然于各種完全不同的領(lǐng)域，道界類電子電路，數(shù)據(jù)光滑平整，聲學(xué)阻擋，圖像模糊不堪等領(lǐng)域經(jīng)常會(huì)會(huì)會(huì)用到。

在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，從頻域看，低通濾波也可以對(duì)圖像進(jìn)行平滑去噪處理。

圖像傅里葉變換的意義是什么？

前言

前面如需轉(zhuǎn)載過(guò)一篇關(guān)與傅里葉變換原理的文章《一篇難得的關(guān)于傅里葉分析的好文》。那篇文章寫得的很棒，簡(jiǎn)潔易懂，可以算稍有基礎(chǔ)的人都看得懂那篇博文。不過(guò)那篇博文更多的是從信號(hào)處理的角度以及原理的角度講述傅里葉變換。那你在數(shù)字圖像處理中，傅里葉變換之后換取的頻譜圖又有整樣的運(yùn)用呢？這篇博客就是就是為了簡(jiǎn)單講下傅里葉變換在數(shù)字圖像處理中的意義和基本都應(yīng)用，如有錯(cuò)誤請(qǐng)各位一針見血地指出。

數(shù)字圖像的傅里葉變換

通過(guò)前面的博文巳經(jīng)明白了傅里葉變換是得到信號(hào)在頻域的分布，數(shù)字圖像都是一種信號(hào)，對(duì)它并且傅里葉變換能得到的確實(shí)是它的頻譜數(shù)據(jù)。是對(duì)數(shù)字圖像這種離散的信號(hào)，頻率大小它表示信號(hào)變化的劇烈程度也可以說(shuō)是信號(hào)變化的快慢。頻率越大，改變?cè)絼×艺痤潱l率越小，信號(hào)越低緩，隨機(jī)到圖像中，超高頻信號(hào)一般說(shuō)來(lái)是圖像中的邊緣信號(hào)和噪聲信號(hào)，而低頻信號(hào)真包含圖像變化過(guò)度的圖像輪廓及背景等信號(hào)。

不需要那就證明的是，傅里葉變換能得到的頻譜圖上的點(diǎn)與原圖像上的點(diǎn)之間不修真者的存在一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。

頻域數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.圖像去噪

參照上面頓了頓的關(guān)系，我們這個(gè)可以依據(jù)需要獲得在頻域?qū)D像進(jìn)行處理，.例如在不需要除去圖像中的噪聲時(shí)，我們可以啊,設(shè)計(jì)一個(gè)低通濾波器，消掉圖像中的高頻信號(hào)噪聲，只不過(guò)往往也會(huì)達(dá)到抑制圖像的邊緣信號(hào)，這是導(dǎo)致圖像模糊不堪的原因。以均值濾波為例，用均值模板與圖像做卷積，大家都很清楚，在空間域做卷積，超過(guò)在頻域做乘積，而均值模板在頻域是沒(méi)有超高頻信號(hào)的，僅有一個(gè)常量的分量，所以均值模板是對(duì)圖像局部做低通濾波。除了，比較普遍的高斯濾波也是一種低通濾波器，是因?yàn)楦咚购瘮?shù)經(jīng)由傅里葉變換后，在頻域的分布依舊服從高斯其分布，如下圖所示。所以我它對(duì)高頻信號(hào)有很好的過(guò)濾去除效果。

高斯函數(shù)在頻域的分布圖像

2.圖像增強(qiáng)及銳化

圖像增強(qiáng)要增加圖像的細(xì)節(jié)，而圖像的細(xì)節(jié)而不那是圖像中高頻的部分，因此提高圖像中的高頻信號(hào)信號(hào)也能提升到圖像增強(qiáng)的目的。

同樣的圖像銳化的目的是使清晰的圖像變得更加極其清晰，其主要注意是可以提高圖像的邊緣部分，總之那就是增強(qiáng)圖像中灰度變化巨烈的部分，所以我可以提高圖像中的低頻率信號(hào)還能夠增強(qiáng)圖像邊緣，最大限度地至少圖像銳化的目的。從這里很難看出，可以不按照提取圖像中的高頻信號(hào)信號(hào)來(lái)?yè)Q取圖像的邊緣和紋理信息。

3.其他基于組件頻譜和相位譜的操作等

下面我們實(shí)際代碼來(lái)看看看如何確定真如我們想一想的差不多。

代碼運(yùn)行結(jié)果

如果在圖像中組建噪聲，可是會(huì)要如何呢？

結(jié)果總結(jié)

從上面的結(jié)果更說(shuō)明，低通濾波會(huì)讓圖像變的影像，可以對(duì)圖像接受影像全面處理，濾除圖像的噪聲，高通濾波完成任務(wù)了圖像的邊緣和紋理信息。至于，是從可以提高圖像的高頻信號(hào)信號(hào)，這個(gè)可以加強(qiáng)圖像的對(duì)比度，只不過(guò)圖像中的中頻信號(hào)主要是直接出現(xiàn)在邊緣及噪聲這樣的灰度又出現(xiàn)躍變處的區(qū)域。

從頻譜圖上一眼就可以看出，當(dāng)將頻譜移頻到原點(diǎn)以后，圖像中心比較亮。在頻譜圖中，一個(gè)點(diǎn)的亮暗主要注意與真包含這個(gè)頻率的數(shù)目或是，也就是說(shuō)在空間域中中有這種頻率的點(diǎn)就會(huì)，頻譜圖中填寫的頻率的位置越亮。而在頻移后，頻率為0的部分，也就是傅立葉變換所我得到的常量分量在圖像中心，由內(nèi)往外擴(kuò)散了，點(diǎn)所屬於的頻率更加高。這個(gè)可以從上面的結(jié)果中看得出，只取核心的小范圍內(nèi)的低頻信號(hào)再將其可以轉(zhuǎn)換返回到時(shí)域空間，巳經(jīng)也能在是有程度是見到圖像的基本是輪廓信息，這那就證明了圖像中的“能量”要注意分散在低頻部分。

只不過(guò)，就是為了方便些表述，這個(gè)可以把圖像的二維傅里葉變換換取的頻譜圖可以表示圖像的梯度分布圖（兩幅圖像中的點(diǎn)并不是一一對(duì)應(yīng)），頻譜圖中的某一個(gè)點(diǎn)所內(nèi)在機(jī)制的是空間域中某一個(gè)點(diǎn)與周圍點(diǎn)的灰度差異性，灰度差異越大，則頻率越大。當(dāng)然時(shí)域中灰度變化猛烈的區(qū)域也中有了低頻信號(hào)，而且低頻信號(hào)是近似圖像信息的基礎(chǔ)。