مرشح تعزيز الترددات العالية
الإنسان بطبيعته يهتم للتفاصيل والحواف الانتقالية في الصورة عند النظر لها، وتفاصيل الصورة هي عبارة عن مجموعة من الترددات العالية وإذا تم إزالتها سوف تتأثر جودة الصورة ؛لذلك نحتاج لإضافة إشارة على الصورة الأصلية من مرشح الترددات العالية أو التأكيد على مكونات التردد العالي التي تمثل تفاصيل الصورة دون إزالة مكونات التردد المنخفض التي تمثل الشكل الأساسي للصورة.
سوف نستخدم لتعزيز الترددات العالية هذا النوع من المرشحات الذي يسمى مرشح تعزيز الترددات العالية وهو شبيه بمرشح الترددات العالية الأصلي ولكن على درجة أعلى من التحكم حسب المعادلة الآتية :
High boost=(A-1)+HPF
بحيث الثابت (A) هو عامل التضخيم بحيث كلما زادت قيمته أدى لظهور حواف ومعالم الصورة بشكل أوضح ولكن لحد ما، لأن زيادة التضخيم بشكل هائل قد يسبب غياب معالم الصورة الأصلية وبذلك تصبح الصورة سيئة وغير قابلة للاستخدام لتحليلها أو اكتساب معلومات بناء عليها.[1][2][3]
أما إذا كانت قيمة الثابت تساوي 1 فهذا يعني أنه عاد لمرشح الترددات العالية الأصلي، مع العلم أن قيمة هذا الثابت من المستحيل أن تكون أقل من 1.
وهنا يظهر صورتان قبل استخدام هذا النوع من المرشحات وبعد استخدامه:
مراجع
- "High-boost filtering". fourier.eng.hmc.edu. مؤرشف من الأصل في 31 ديسمبر 201931 ديسمبر 2019.
- "High Boost Filtering | Multidimensional Signal Processing | Algorithms". Scribd (باللغة الإنجليزية). مؤرشف من الأصل في 4 سبتمبر 201431 ديسمبر 2019.
- Kang & Atul (2019-05-14). "Unsharp Masking and Highboost filtering". TheAILearner (باللغة الإنجليزية). مؤرشف من الأصل في 31 ديسمبر 201931 ديسمبر 2019.