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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
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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
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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
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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
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。
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。
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。