来自不规则采样模式的噪声

信息处理 图像处理 采样 下采样 混叠 随机
2022-02-01 15:38:47

这篇论文中,作者说

通过使用不规则的采样模式并过滤不规则的样本来创建像素,这样的高频会产生无特征的噪声,而不是错误的模式。

此处概述了类似的论点,但没有解释

如果我们以受控方式使样本不规则,那么这些较高的频率将在图像中显示为噪声而不是混叠。

作为一名二年级本科生,我正在写一份调查随机抽样的小报告。如果有人能更详细地解释这一点,我将不胜感激。谢谢!!其他资源推荐和指导也很感激!

更新: 我发现这篇论文说,由于随机采样会由于随机性而破坏混叠伪影的周期性,因此会产生噪声。据我了解,这是说噪音是一种人工制品,例如“混叠”,但不那么集中。然而,这与维基百科所说的定义相矛盾

是图像中亮度或颜色信息的随机变化

谢谢!

1个回答

核心是您从第二个链接引用的那句话之前的句子:

样本的相干性会干扰图像的相干性,从而产生称为混叠的错误。

连贯性是这里的关键。人眼-大脑信号处理链高度关注模式识别,而混叠会产生相干错误,眼睛基本上会跳转到,因为它们形成了一个模式。不连贯的错误,您的“经典”噪音被认为不那么烦人。

通过使用不规则采样,您可以消除所产生错误的连贯性。混叠被转换为宽带随机噪声。

请注意,这不是“魔术”。错误的能量与不规则采样一样高。但是对于这两种方法产生的错误种类,人脑的感知阈值是非常不同的。