定期的なノイズのFFT除去

Question

これは多くの話題ですが、まだ私はまだ答えられていない問題があります。 私の問題はそれ自身の方法ではなく、むしろ適用可能です： 私の画像のf（x、y）は、負または正のになることができる物理的な値を表します。中央値に相当するピークをマスクすると、逆FFTの適用後に複雑な画像が得られます。

この縫い目はimage！= ifft（fft（image））の場合、image！= imageと論理的に結びついています。

したがって、私の画像配列の絶対値を取ってきれいにきれいになった画像を得ることができます。しかし、画像のABSを取ることによって私は負の値を失ってしまった！

私のコードは複雑であり、私は必需品にブレークダウンしますマスクする正しい位置を見つけるために複数の画像を使用しています。

def everything(fft,fftImage,sizeOfField,shapeOfFFT): 
max_x = [] 
max_y = [] 
median = np.median(fft) 

threshold = 500 
#correctLocalMax() holds several subfunctions that look for the propper max_x and max_y. This works fine and returns 2 lists max_x,max_Y that contain the coordiantes of the max's 
max_x,max_y = correctLocalMax(iStart = 0,iStop = 30, jStart =0 , jStop = shapeOfFFT[1],threshold=threshold, max_x = max_x, max_y = max_y) 

for i in range(len(max_x)): 
    for k in range(sizeOfField): 
     for l in range(sizeOfField): 
      fftImage[max_x[i]+k][max_y[i]+l] = median 

return(fftImage) 

image, coverage, stdev = pickleOpener(dataDir,i) 
field = getROI(image,area,i0,j0) 

fftImage = np.fft.fft2(image) 
fftImage = np.fft.fftshift(fftImage) 

fft = np.fft.fft2(coverage) 
fft = np.fft.fftshift(fft) 

fftMod = everything(fft, fftImage, sizeOfField, shapeOfFFT) 
imageBack = np.fft.ifft2(fftMod) 
imageBack = np.abs(imageBack) 
field = getROI(imageBack,area,i0,j0) 

私が持っていると、このような外観を処理した後に取得した画像を： ストライプパターンは、私が

を削除したいものであるこれらは、FFTに適用されるマスクです

ストライプパターンはほとんど削除されていますが、画像は純粋にポジティブです！

コメントには、問題の適切な解決策があります。あなたが最初に元の値の間にあなたの画像を拡大縮小し、多少のように、後で再スケーリングいずれかの ：あなたは2つの異なるアプローチを試みることができる

Answer 1

max_val = max(max(A)) 
min_val = min(min(A)) 
% normalize to [0,1] 
image = norm(image) 
% do your stuff here 
% then rescale to original values 
image = min_val + (max_val - min_val).*image/(max_val - min_val) 

代替はどこ負の値どの保存することです最初の場所。 あなたの関数呼び出し中にノイズが復活しないように変更されているかどうかを確認することをお勧めしますが、