He empleado el teorema de corte de Fourier (proyección) en matlab. Tengo una imagen 3D, P (x, y, z) define sus intensidades de píxeles en una ubicación determinada en el volumen de la imagen, es discreta y uniforme. Tomo la FFT de esta imagen y obtengo un volumen 3D en el dominio de la frecuencia. Luego tomo un corte 2d de este volumen 3D en un ángulo arbitrario, asegurándome de que el centro del corte y el centro del volumen de la imagen FFT 3D pasen por el mismo punto. Luego invierto FFT este plano 2d extraído para obtener una proyección de mi volumen 3d.
He notado que obtengo una superposición de artefactos pero se desplazan un poco, también se reduce su intensidad. Si muestro a una tasa más alta, el cambio se vuelve mayor hasta un punto en el que ya no se superpone. ¿Por qué el muestreo a una velocidad más alta aumenta el desplazamiento de la imagen superpuesta? ¿Qué puedo hacer para evitar que se produzcan los artefactos?
editado para mayor profundidad y claridad para evitar artefactos, juego de palabras
Puede controlar sus artefactos con un filtro "anti-aliasing" mejorado para eliminar todo el contenido de las señales por encima de la tasa de Nyquist. Esto suele ser más crítico si la imagen ya ha sido digitalizada por otro sistema a una tasa de píxeles desconocida.
Por ejemplo, un escaneo de alta resolución de una foto de una revista sin la configuración adecuada del filtro anti-aliasing dará como resultado artefactos en forma de espiga que son mucho peores que el original. Este es un efecto similar a las rayas de una camisa en la televisión con patrones de espiga de interferencia de píxeles armónicos o los patrones de flecos de las lentes en una cámara digital o videocámara en presencia de luz infrarroja y un tema de resolución similar por encima de la resolución de píxeles de la cámara.
La forma de implementar el filtro anti-alias depende de la señal original.
Los factores de calidad de los artefactos bajos dependen de los niveles relativos de interferencia de cada uno para evitar los artefactos alias.
El sobremuestreo facilita el trabajo del filtrado de supresión de banda ideal, pero termina con tamaños de archivo enormes, por lo que puede seguirse con un submuestreo para lograr filtros de pared de ladrillo más fáciles con el filtro de desenfoque deseado en la banda de paso.
Wiki tiene más ejemplos de varios filtros anti-alias y también aplicaciones de filtrado espacial .
david tweed
geométrico