轉換2D圖像的低通濾波器的截止頻率

如果我們想通過使用h = fspecial('average', size)通過0.3xpi rad/sample對圖像進行低通濾波，那麼在下面的代碼中如何確定size對應於0.3xpi rad/sample的參數？轉換2D圖像的低通濾波器的截止頻率

lp_filter = fspecial('average', size); 
img = imfilter(original,lp_filter,'replicate');

來源

2016-09-14 A.M.

過濾器大小是截止的倒數。因此，對於像平均值這樣的簡單濾波器，如果您的像素大小爲1像素（即無平均值），則截止點將爲pi rad/sample。因此，最接近0.3 pi rad/sample的整數將是3像素的大小。

數學比這更復雜一點，但在這種情況下，這是一個有用的經驗法則。

來源

2016-09-14 18:00:48 Dave

你有沒有提及數學的建議？ –

任何有關信號或圖像處理的優秀教科書都將包含有關傅里葉變換的信息。這個問題有兩個關鍵方面（如果你需要細節的話），那就是（i）它是一個採樣數據系統，所以平均濾波器在頻域是週期性的，（ii）你看着一個非常非理想的過濾器。快速搜索會顯示[鏈接]（http://zimmer.fresnostate.edu/~pkinman/pdfs/Sampling.pdf），其中顯示了時間 - 頻率雙重關係。 – Dave

你可以測試出Matlab中任何函數的頻率響應都很快。例如，按3：'x = ones（1,3）; X = FFT（X，1024）; plot（20 * log10（abs（X）））;'將以dB爲單位繪製頻率響應的幅度。（您需要將x軸標準化以便能夠計算出頻率，但在這種情況下1024對應於2pi）。通過增加x的長度，你會很快看到我正在談論的關係。 – Dave

轉換2D圖像的低通濾波器的截止頻率

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