Para tener una idea intuitiva de lo que hace un filtro de paso bajo, reproduce algo de música pero sube los graves y apaga los agudos. Esto filtra las frecuencias más altas y todo lo que te queda son las notas de frecuencias más bajas.
También podemos ver qué sucede cuando aplicamos un filtro a una imagen. Aquí hay una imagen de un mandril, comúnmente utilizado en documentos de procesamiento de imágenes:
En el contexto de una imagen, la frecuencia se refiere a cómo cambia el color de la imagen a medida que la recorres. Por ejemplo, en la imagen de mandril anterior, los bigotes y el pelaje tienen una frecuencia más alta que la nariz roja o la región azul alrededor de la nariz porque el color varía más rápidamente.
Si filtro de paso bajo esta imagen, eliminaremos los componentes de alta frecuencia y haremos la imagen más suave. Aquí está la imagen filtrada de paso bajo:
Tenga en cuenta cómo se ha difuminado y ahora es más suave que antes. Esto significa que el color varía menos rápidamente que en el original.
Si hacemos lo contrario y aplicamos un filtro de paso alto, solo permitiremos que las partes de la imagen varíen rápidamente. Un filtro de paso alto amplificará cualquier ruido en la imagen como puede ver:
Puede ver cómo la imagen es mucho más ruidosa y cómo el color cambia mucho más rápidamente. No estoy seguro de por qué los colores cambiaron tanto, especialmente en el área de la nariz, aunque sospecho que desde que apliqué el filtro a cada color (R, G, B) por separado, los colores que no variaron tanto, como el rojo en la nariz y el azul alrededor de la nariz no pasaron por el filtro, pero los otros colores sí.
Para hacer el procesamiento de imágenes, utilicé la biblioteca de python scipy.signal
, aunque MATLAB habría sido una buena alternativa.
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