Supposons que jai 3 noyaux:

  1. $$ \ left [\ begin {array} {cc } a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \ end {array} \ right] $$

  2. $$ \ left [\ begin {array} {cc} p & q & r \\ s & t & u \\ v & w & x \ end {array} \ right] $$

  3. $$ \ left [\ begin {array} {cc} \ alpha & \ beta & \ gamma \\ \ delta & \ epsilon & \ zeta \\ \ eta & \ theta & \ iota \ end {array} \ right] $$

Comment puis-je créer une banque de filtres à partir deux?

Dois-je AND, ou OR, ou les ajouter ensemble?

Ou devrais-je simplement appliquer chacun deux un par un à mon image de test via trois opérations de convolution distinctes?

Réponse

Une banque de filtres est vraiment ce quelle dit:

Une banque de filtres, dont chacun est appliqué au signal.

Donc, on signale en (signal = image), 3 signaux sortants. Vous appliquez chacun des noyaux séparément et ne combinez rien.

Commentaires

  • est-il vraiment possible de combiner les noyaux pour atteindre le même objectif cependant?
  • quoi? non! des choses totalement différentes. Cette banque de filtres vous donne simplement trois images de sortie de votre image dentrée, chacune filtrée par un filtre. Il y a ' Il ny a aucune combinaison de quoi que ce soit.
  • Oui, il y a des possibilités de combiner les noyaux, puis de faire des astuces intelligentes pour récupérer les trois sorties de pensée (algèbre dordre supérieur, profondeur de bits …) mais cela dépasse probablement la portée actuelle

Réponse

Puisque le terme linéaire fait napparaissent pas dans la question et les réponses actuelles, permettez-moi doffrir une perspective complémentaire.

Un noyau de dans cette acceptation (en particulier pour les images, qui ne suivent pas toujours des règles linéaires, pensez à locclusion ou à la saturation n) est un tableau qui est appliqué , dune manière ou dune autre , sur toutes les données dentrée . On distingue souvent les noyaux linéaires et non linéaires (comme on a des filtres linéaires et non linéaires, même si la terminologie peut sembler inappropriée).

Commençons par le point de vue linéaire au sens le plus spécifique. : le tableau de filtres est appliqué sous forme de convolution. La réponse de @MarcusMuller est parfaite: un ensemble, un tableau de filtres linéaires, appliqués aux données dentrée sous forme de convolutions pour produire plusieurs données de sortie séparées. La plupart des scalaires supplémentaires une opération linéaire (comme la somme, la moyenne, une combinaison pondérée) sur la sortie serait « inutile »: comme ils commutent, additionner la sortie équivaut à additionner les trois filtres dans un seul filtre, et à effectuer une seule convolution sur le données.

Ce qui nous ramène à l objectif dans votre commentaire; traditionnellement, un linéaire ( analyse , jy reviendrai plus tard) la banque de filtres (FB) est utilisée pour diviser ou séparer les données en composants, souvent avec des spectres séparés ou un ocontent plus étroit (basses, moyennes ou hautes fréquences pour une banque de filtres à trois bandes). Ou pour fusionner différents flux de données dans dautres, avec un spectre plus large. Ainsi, un FB générique multi-entrées-multi-sorties (MIMO) prend une ou plusieurs entrées, les filtre en une ou plusieurs sorties. On distingue alors les bancs de filtres danalyse ou de synthèse.

Généralement, la recombinaison des sorties dun FB danalyse séloigne de lobjectif de séparation. Mais un seul filtre est aussi une banque de filtres (pas très intéressant en soi cependant). Mais parfois, cela peut être plus efficace (en calcul par exemple).

Maintenant, avoir des sorties plus étroites / plus larges invite à des variations de taux, comme le sous-échantillonnage et le suréchantillonnage avant ou après les filtres. Pour moi, le sens le plus accepté dune banque de filtres est une banque de filtres linéaires éventuellement combinée avec des opérations de suréchantillonnage ou de sous-échantillonnage (linéaires, mais pas invariantes par décalage) . Et cest un peu lié aux transformées linéaires, permettant une expansion ou un rétrécissement sur le nombre de coefficients (ils peuvent être critiques, suréchantillonnés ou sous-échantillonnés).

Ensuite, les gens étendent la notion à la non-linéarité: les filtres peuvent être non linéaires ( comme la médiane) et les noyaux sont interprétés comme des poids appliqués à un bloc de données.Ou les données peuvent être combinées de manière non linéaire, avec $ \ min $, $ \ max $, AND ou OR …

Mais dans votre cas, comme Marcus la dit, je parierais sur trois sorties filtrées standard. Mais dans ce cas, il ny a pas de relation entre les filtres (à lexception de la taille de leur noyau), et ce qui est puissant dans la théorie des bancs de filtres, cest le lien entre les filtres, et comment on peut les optimiser. Maintenant, un couple de pointeurs:

Commentaires

  • ha! Cela devrait vraiment être la réponse acceptée car elle donne une vue plus large des choses.
  • Cest juste de vous, mais je ne suis pas sûr, en fonction de la portée initiale de la question.
  • eh bien, ma réponse est vraiment un peu superficielle et ne contribue pas ' – puisque " la banque de filtres " nest vraiment ' que tout ce que lon ne peut pas consulter. Le vôtre, en revanche, donne du recul.

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