例: フーリエ変換領域でのフィルタ
• funconv(M, f)- 周波数領域関数 f による行列 M のコンボリューションを返します。
• funcdeconv(M, f, e)- 周波数領域関数 f および誤差 e による行列 M のデコンボリューションを返します。
• matconv(M, N)- 周波数領域マスク N による行列 M のコンボリューションを返します。
• matdeconv(M, N, [e])- 周波数領域マスク N および誤差 e による行列 M のデコンボリューションを返します。
この関数は、関数 f またはマスク N を使用して、空間周波数 (フーリエ変換領域) 内で画像と関数またはマスクを掛け合わせることで、画像をコンボリューションまたはデコンボリューションします。周波数領域でフィルタすることで、選択した関数またはマスクに応じて、平滑化、エッジ検出、周期的ノイズの低減などのさまざまな処理が行われます。画像領域内でコンボリューションを使用するよりも変換領域内でフィルタを行った方が数学的に効率的であり、フィルタを容易に定義できることがよくあります。
これらの関数は、画像領域内のコンボリューションされた画像を含む行列を返します。
PTC Mathcad の 2 次元フーリエ変換アルゴリズムは、左上隅にゼロ周波数成分を返します。
引数
• M は空間領域または周波数領域内の画像行列です。
• N は実数の行列です。
• f は 1 変数の実数関数です。
• e (matdeconv ではオプション) は正の実数です。