部分重建与boxcar核心卷积的函数信息

时间:2013-05-04 18:51:01

标签: math signal-processing analysis convolution

我想部分重建的函数(f)可能如下所示: original function f

以下属性是已知的:

  • 它仅由交替的高原(高/低)组成。

  • 因此,第一个推导在边缘处分别为零。

该函数对满足以下条件的内核进行了复杂处理:

  • 这是一个棚车功能

  • 其中心位于x = 0

  • 其积分为1。

我想从卷积结果(c)中仅重建原始函数(f)的边缘的位置。所以这些职位对我很感兴趣: interesting edge positions in f

如果卷积核宽度(k)小于f的最小平台宽度(b,上例中的40),c看起来如下: boxcar convolution result c with k=31 (这里的盒车卷积核的宽度是k = 31。)

在这种情况下,很容易重建边缘位置: 我寻找(可能是广泛的)极值,并且在邻居之间[e1_x,e1_y]和[e2_x,e2_y](当然其中一个是最小值和最大值),我搜索x0履行:c(x0) =(e1_y + e2_y)/ 2。

重建的边缘位置看起来像这样: successfully reconstructed edge positions

但是如果k> b我的方法失败了: failing in reconstructing edge positions (K = 57)

是否有可能计算f中的原始边缘位置,如果g(以及k)和c已知,对于k> b的情况也是如此?

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