ফুরিয়ার ডোমেইনে একটি এজ সনাক্তকরণের অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য আমরা কোনও চিত্রের এফএফটি-তে উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলি সাধারণত প্রান্তগুলির সাথে মিলে যায় তার সত্যতাটি আমরা নিতে পারি? আমি একটি চিত্রের এফএফটি দিয়ে একটি উচ্চ পাস ফিল্টারকে গুণানোর চেষ্টা করেছি। যদিও ফলাফলের চিত্রটি প্রান্তের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ তবে এটি কনভোলজ ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে ঠিক প্রান্ত সনাক্তকরণ প্রতিষ্ঠিত হয়নি। সুতরাং ফুরিয়ার ডোমেনে আপনি কোনও ধরণের সনাক্তকরণ করতে পারেন, বা এটি আদৌ সম্ভব নয়?
উত্তর:
যেহেতু স্থানিক ডোমেনে কনভোলশনটি ফুরিয়ার (ফ্রিকোয়েন্সি) ডোমেনে গুণ করা হয়, তাই আপনি চিত্রের স্পেকট্রা এবং প্রান্ত সনাক্তকরণের কার্নেলকে গুন করে ফুরিয়ার ডোমেনে প্রান্ত সনাক্তকরণ করতে পারেন এবং তারপরে ফলাফলটি আইএফএফটি সম্পাদন করতে পারেন।
আমি মনে করি যে উচ্চ-পাস ফিল্টার একা প্রান্ত সনাক্তকরণের জন্য উপযুক্ত নয় কারণ এটি সমস্ত উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি বৈশিষ্ট্য রাখে (যেমন তীক্ষ্ণ পীক এবং কোণগুলি) যা সাধারণত প্রান্ত হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা হয় না।
আরও উন্নত প্রান্ত সনাক্তকরণ পদ্ধতিগুলি ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে জটিল হবে কারণ প্রান্তিক ডোমেনে (আমার মতে) প্রান্তগুলি সর্বোত্তমভাবে বর্ণিত হয়েছে।
প্রশ্নটি হল কেন প্রথম স্থানে এফএফটি ব্যবহার করে প্রান্ত সনাক্তকরণ করবেন? এটি কি পারফরম্যান্স বিবেচনার কারণে? যদি তা হয় তবে অ-প্রান্ত অংশগুলি সরানোর জন্য উচ্চ-পাস ফিল্টার করা চিত্র (এফএফটি দ্বারা দ্রুত উত্পাদিত) দ্রুত আবার ফিল্টার করা যেতে পারে।
সাধারণত প্রান্ত সনাক্তকরণটি 2-ডি ফিল্টার / কার্নেল যেমন রবার্টস ক্রস বা একটি সোবাল ফর্মুলেশনের দ্বারা সংশ্লেষ দ্বারা সম্পন্ন হয় । যেহেতু সেগুলি কনভলিউশন, তাই এলটিআই বিধিগুলি প্রয়োগ হয়, যেমন ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে এগুলি সমানভাবে প্রয়োগ করতে সক্ষম হওয়া। অর্থাৎ, কার্নেল এবং চিত্র উভয়কে ডিএফটি এর মাধ্যমে ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে নিয়ে যান, তাদের একসাথে গুণ করুন এবং তারপরে আইডিএফটি ফলাফলটি স্থানিক ডোমেনে ফিরিয়ে আনুন।
আমার আরও যোগ করা উচিত যে স্থানিক ডোমেনে কার্নেলগুলি আসলে প্রান্তগুলির উচ্চ স্থানগত ফ্রিকোয়েন্সি বৈশিষ্ট্যগুলি কাজে লাগানোর চেষ্টা করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি রবার্টসের দিকে তাকান, আপনি দেখতে পারেন এটি কীভাবে তির্যক পয়েন্টগুলি - যেমন একটি উচ্চ পাস ফিল্টারিং অপারেশন জুড়ে একটি পার্থক্য করছে।
এফএফটি উইন্ডোতে প্রান্তের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে মোড়ক পর্বের opeালু সহ ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে ফ্রিকোয়েন্সি এবং পর্বের মধ্যে একটি একক পদক্ষেপ এবং একটি একক তৃতীয় উভয়ই চমৎকার লিনিয়ার সম্পর্ক তৈরি করে। ধরে নেওয়া বা অনুমান করা একক প্রান্তের অবস্থান নির্ধারণের জন্য, আপনি ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে ফেজটি আনল্যাপ করার চেষ্টা করতে পারেন এবং ফলাফলটি কিছু সনাক্তকরণের চৌম্বকটি পাস করার জন্য পর্যাপ্ত রৈখিক পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে কিনা তা দেখতে পারেন।