Das folgende Papier beschreibt eine Anwendung des Teager-Kaiser-Energieoperators zur Röntgenbildverbesserung:
Reinhard Bernstein, Michael S. Moore und Sanjit K. Mitra, "Einstellbare quadratische Filter zur Bildverbesserung" Proc. Internationale IEEE-Konferenz für Bildverarbeitung (ICIP), Santa Barbara, CA, vol. 1, S. 287-290, Okt. 1997. http://vision.ece.ucsb.edu/publications/view_abstract.cgi?52
Die Autoren entwickeln Intuition für das Verhalten des Filters durch Analogie mit einem ähnlichen linearen Operator (dh "Somit entspricht die Ausgabe eines Teager-Filters ungefähr einer mit dem lokalen Mittelwert gewichteten Hochpassfilterantwort" ). Präzisionshalber meine ich mit quadratischen Polynomfiltern nichtlineare, nichtrekursive Filter, die durch eine verkürzte Volterra-Reihe wie folgt vollständig charakterisiert werden können (für den 1D-Fall):
Es scheint, dass die meisten Ansätze für den Entwurf von Polynomfiltern niedriger Ordnung Systemidentifikations-Frameworks beinhalten, aber ohne tiefes Verständnis, warum die geschätzten Filter funktionieren. Sind analytische Ansätze, die auf linearen Analogien basieren, derzeit Stand der Technik, oder gibt es bekannte mathematische Werkzeuge, die verwendet werden können?
Antworten:
Keine wirkliche Antwort (daher ist dies Community-Wiki), aber ich dachte, wir sollten den Code von @ Mohammad erfassen:
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