Фильтр сглаживания - Anti-aliasing filter

An фильтр сглаживания (AAF) это фильтр использовался до пробоотборник сигнала ограничить пропускная способность из сигнал чтобы удовлетворить Теорема выборки Найквиста – Шеннона над группа интересов. Поскольку теорема утверждает, что однозначное восстановление сигнала по его отсчетам возможно, когда мощность частот выше Частота Найквиста равен нулю, а фильтр кирпичной стены это идеализированный, но непрактичный AAF. Практический AAF торгует между пропускная способность и сглаживание. Практический фильтр сглаживания, как правило, допускает возникновение некоторого наложения спектров или ослабляет или иным образом искажает некоторые внутриполосные частоты близко к пределу Найквиста. По этой причине во многих практических системах выборка выше, чем теоретически требуется для идеального AAF, чтобы гарантировать, что все интересующие частоты могут быть восстановлены, практика называется передискретизация.

Оптические приложения

Смоделированные фотографии кирпичной стены без (слева) и с (справа) оптического фильтра нижних частот

На случай, если оптический выборка изображений, как по датчики изображения в цифровые фотоаппараты фильтр сглаживания также известен как оптический фильтр нижних частот (OLPF), фильтр размытия, или Фильтр AA. Математика выборки в два пространственных измерения похожа на математику область времени выборка, но технологии реализации фильтров разные.

Типичная реализация в цифровые фотоаппараты это два слоя двулучепреломляющий материал, такой как ниобат лития, который разбивает каждую оптическую точку на кластер из четырех точек.[1] Выбор разделения пятна для такого фильтра включает компромисс между резкостью, наложением спектров и коэффициентом заполнения (отношение активной области преломления матрица микролинз к общей непрерывной площади, занимаемой массивом). В монохромный или три-ПЗС или Фовеон X3 камеры, одна только матрица микролинз, если ее эффективность близка к 100%, может обеспечить значительную функцию сглаживания,[2]в то время как в массиве цветных фильтров (например, Фильтр Байера ) камеры, как правило, требуется дополнительный фильтр для уменьшения наложения спектров до приемлемого уровня.[3][4][5]

В Пентакс К-3 от Ricoh представила уникальный фильтр сглаживания на основе сенсора. Фильтр работает по микро вибрирующий чувствительный элемент. Пользователь может включить или выключить вибрацию, выбрав сглаживание или без сглаживания.[6]

Аудио приложения

Фильтры сглаживания обычно используются на входе цифровая обработка сигналов системы аналого-цифровой преобразователь; подобные фильтры используются как фильтры реконструкции на выходе таких систем, например в музыкальные плееры. В последнем случае фильтр предотвращает формирование изображения - обратный процесс наложения спектров, при котором внутриполосные частоты отражаются вне полосы.

Передискретизация

Основная статья: Передискретизация

Техника, известная как передискретизация обычно используется в аудио АЦП. Идея состоит в том, чтобы использовать более высокую промежуточную частоту дискретизации цифрового сигнала, чтобы почти идеальный цифровой фильтр мочь резко отрезать сглаживание около исходного минимума Частота Найквиста и дать лучше фазовый отклик, а гораздо проще аналоговый фильтр может остановить частоты выше нового более высокого Частота Найквиста. Поскольку аналоговые фильтры имеют относительно высокую стоимость и ограниченную производительность, снижение требований к аналоговому фильтру может значительно снизить как наложение спектров, так и стоимость. Кроме того, поскольку некоторые шум усредняется, более высокая частота дискретизации может умеренно улучшить SNR.

В качестве альтернативы сигнал может быть намеренно передискретизирован без промежуточной частоты, чтобы снизить требования к фильтру сглаживания. Например, CD аудио обычно расширяется до 20 кГц, но дискретизируется с частотой Найквиста 22,05 кГц. За счет передискретизации на 2,05 кГц можно предотвратить как наложение спектров, так и ослабление более высоких звуковых частот даже с помощью менее чем идеальных фильтров.

Полосные сигналы

Смотрите также: Недостаточная выборка

Часто фильтр сглаживания фильтр нижних частот; Однако это не требование. Обобщения Теорема выборки Найквиста – Шеннона разрешить выборку других с ограниченным диапазоном полоса пропускания сигналы вместо основная полоса сигналы.

Для сигналов с ограниченной полосой пропускания, но не центрированных на нуле, a полосовой фильтр может использоваться как фильтр сглаживания. Например, это можно сделать с помощью однополосная модуляция или частотно-модулированный сигнал. Если вы хотите попробовать FM радио вещание с центром на 87,9 МГц и полосой, ограниченной полосой 200 кГц, тогда соответствующий фильтр сглаживания будет сосредоточен на 87,9 МГц с полосой пропускания 200 кГц (или полоса пропускания от 87,8 МГц до 88,0 МГц), а частота дискретизации должна быть не менее 400 кГц, но также должна удовлетворять другим ограничениям для предотвращения сглаживание.

Перегрузка сигнала

Смотрите также: Обрезка (аудио)

При использовании фильтра сглаживания очень важно избегать перегрузки входного сигнала. Если сигнал достаточно сильный, это может вызвать вырезка на аналого-цифровой преобразователь, даже после фильтрации. Когда искажение из-за того, что обрезание происходит после фильтра сглаживания, он может создавать компоненты за пределами полоса пропускания фильтра сглаживания; эти компоненты могут быть псевдонимами, вызывая воспроизведение других, негармонично связанные частоты.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Адриан Дэвис и Фил Феннесси (2001). Цифровая обработка изображений для фотографов (Четвертое изд.). Focal Press. ISBN  0-240-51590-0.
  2. ^ С. Б. Кампана и Д. Ф. Барбе (1974). «Компромисс между псевдонимом и MTF». Труды конференции по проектированию электрооптических систем - 1974 г., Западная международная выставка лазеров, Сан-Франциско, Калифорния, 5-7 ноября 1974 г.. Чикаго: Industrial and Scientific Conference Management, Inc., стр. 1–9. Bibcode:1974eosd.conf .... 1С.
  3. ^ Брайан В. Килан (2004). Справочник по качеству изображения: характеристика и прогнозирование. Марсель – Деккер. ISBN  0-8247-0770-2.
  4. ^ Сидни Ф. Рэй (1999). Научная фотография и прикладная визуализация. Focal Press. п. 61. ISBN  978-0-240-51323-2.
  5. ^ Майкл Гозеле (2004). Новые методы получения реальных объектов и источников света в компьютерной графике. Книги по запросу. п. 34. ISBN  978-3-8334-1489-3.
  6. ^ «Пентакс К-3». Получено 29 ноября, 2013.