Échantillonnage de Nyquist dans l'acquisition d'images

1. Quel est le taux de nyquist dans le traitement d'image?
2. Pourquoi le critère Nyquist est-il important pour l'acquisition de données numériques?
3. Qu'est-ce que le théorème de Nyquist et ce qu'il est pertinent pour le traitement d'image?
4. Quel est le théorème de Nyquist du signal d'échantillonnage ou des images?

Quel est le taux de nyquist dans le traitement d'image?

La fréquence f_Nyq = D_analyse / 2 est appelé la fréquence nyquist. Par définition F_Nyq est toujours 0.5 cycles / pixels. La fréquence Nyquist peut être visualisée comme la fréquence qui a deux échantillons par cycle. Des fréquences plus basses (plus de deux échantillons par cycle) peuvent être reproduites exactement, mais des fréquences plus élevées ne peuvent pas.

Pourquoi le critère Nyquist est-il important pour l'acquisition de données numériques?

Le critère de Nyquist doit être satisfait afin d'éviter de aliaser. fréquence, il n'y a pas d'aliasing. Fréquence du signal mais inférieur à deux fois la fréquence du signal, il y a un aliasage et la fréquence d'aliasing est égale à la valeur absolue de la différence entre la fréquence d'échantillonnage et la fréquence du signal.

Qu'est-ce que le théorème de Nyquist et ce qu'il est pertinent pour le traitement d'image?

Le théorème de Nyquist indique que lors de l'échantillonnage d'un signal (comme la conversion d'une image analogique en une image numérique), la fréquence d'échantillonnage doit être supérieure à deux fois la fréquence du signal d'entrée afin que la reconstruction de l'image d'origine soit aussi proche au signal d'origine que possible.

Quel est le théorème de Nyquist du signal d'échantillonnage ou des images?

Le théorème de Nyquist est également connu sous le nom de théorème d'échantillonnage. C'est le principe pour reproduire avec précision une mesure de mesure ou un échantillon de l'onde sinusoïdale pure, qui doit être au moins deux fois sa fréquence. Le théorème de Nyquist sous-tend toute la conversion analogique-numérique et est utilisé dans l'audio et la vidéo numériques pour réduire.