スペクトルホワイトニングとは何ですか？

DSPの「スペクトルホワイトニング」とはどういう意味ですか？

画像処理で使用した場合、スペクトルホワイトニングはどのような影響がありますか？（視覚的またはその他...）

スペクトルのホワイトニングは、オーディオの処理や分析のどこに役立つでしょうか？スペクトル的に白色化されたオーディオ信号はどのように聞こえますか？

DSPの「スペクトルホワイトニング」とはどういう意味ですか？

スペクトルの白色化は通常、信号のスペクトルを「より均一」にするための試みです。これが良いことである理由の1つは、信号の自己相関を「狭く」する（そして、離散時間信号の場合はディラックデルタに近づける）ことができるためです。これは、時間のローカライズに役立ちます。

画像処理で使用した場合、スペクトルホワイトニングはどのような影響がありますか？（視覚的またはその他...）

それは一般的にきれいではありません。ほとんどの画像は「ローパス」です（ほとんどの情報はスペクトルの低周波数部分にあります）。画像を白くするための単純化したアプローチの1つは、列方向（または行方向）の差（つまりdiff、MATLAB）を実行することです。

これは、負のピクセル値を意味します。これは、通常、標準的な画像で意味のあるものにマッピングされません。

この例は、プリホワイトニングが画像処理テンプレートマッチングのローカリゼーションを改善する方法を示しています。そのリンクからの写真は：

スペクトルのホワイトニングは、オーディオの処理や分析のどこに役立つでしょうか？

サウンドの開始を（時間的に）ローカライズしようとしている場合、スペクトルの白色化によってこれを改善できる可能性があります。また、SNRが低下（改善）する可能性もあります。

スペクトル的に白色化されたオーディオ信号はどのように聞こえますか？

スピーチや音楽のオーディオの場合、より高い周波数をもたらす傾向があります。

スペクトルホワイトニングは、マグニチュードスペクトルを作成するプロセスですUniform。

画像の場合、振幅スペクトルは、あちこちでジャンプする周波数が少ないのではなく、連続性が高くなります。基本的に「ホワイトニング」という言葉は、スペクトルがすべての周波数で一定であるホワイトプロセスに由来します。しかし、それを画像に適用しても、意味がありません。したがって、実際には、過度にノイズを発生させることなく、かなりジャンプしたジッターのスペクトラムがより滑らかに見えるようにする必要があります。

画像にどのように影響するかはわかりませんが、これが適用される場所の例を示すことができます。通信システムのLTIチャネル（または、すべての周波数に対してそれほど「白い」周波数応答を持たないオーディオシステム。オーディオシステムがすべての周波数を同じ大きさで往復させず、イコライゼーションが発生する）を考えます。レシーバーの端（スピーカーの出力、またはRX通信システムの）受信するのは、入力信号の歪んだバージョンです。したがって、システムに信号を送信する前に理論的に実行したいことは、システムが信号を歪めたときに十分に平坦になるように信号の形状を変更することです。これは通常、プリエンファシスまたはイコライゼーションと呼ばれます。スペクトルホワイトニングが画像処理のどこに適用されるかはわかりませんが（以前は行っていません）、ここで説明したように、用途と用途は同じになります。

$H(z)$$1/H(z)$

白色スペクトルは、白色光のスペクトルです。すべての波長（周波数）の平均パワーは一定です。一般に、信号も画像もありません。白のスペクトルが必要な場合は、現在の信号/画像を白くするための方法が必要です。プレホワイトニングには多くの方法があります。最も単純なものの1つは、時系列の線形予測です。画像処理では、単純なハイパスフィルターでも画像を白くします。