Частотное разделение сигнала в задачах размытия изображений
Автор: Алексеев В.В.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 2-1 (101), 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается, решение задач с удалением размытия изображения, путем разделения их на высокочастотные и низкочастотные компоненты, где больший упор делается на высокочастотные компоненты, представляющие большинство в размытом изображений. Проводится анализ эффективности различных алгоритмов при устранении различных типов размытия и в условиях различного уровня шума. Результатом является готовое изображение, очищенное от различных эффектов размытия, при помощи сверточной нейронной сети и блока обработки частот.
Сверточная нейронная сеть, частотное разделение, высокочастотные компоненты, низкочастотные компоненты, преобразование фурье, размытие
Короткий адрес: https://sciup.org/170209863
IDR: 170209863 | DOI: 10.24412/2500-1000-2025-2-1-199-202
Frequency separation of a signal in image deblurring tasks
The article discusses how to solve problems with image blur removal by dividing them into high-frequency and low-frequency components, where more emphasis is placed on high-frequency components that represent the majority of blurred images. The effectiveness of various algorithms in eliminating different types of blurring and in conditions of different noise levels is analyzed. The result is a finished image cleaned of various blurring effects using a convolutional neural network and a frequency processing unit.
