ウェルチの方法を使用して作成された次の例の時間-周波数画像を「ノイズ除去」するためにどのような手法が利用できるのかと思います。次のプロットは、ロボットセンサーから作成されました。（これはカラーイメージではありません -グレースケールイメージです-色は視覚的な目的でのみ追加されます）。
ゴール：
私の目標は、最終的には、このようなパルスが存在する場合に、ここに表示されるパルス間隔を推定することです。これは鶏と卵のようなものかもしれません。そのため、私は自分に「この反復率+/- 10％のパルスが存在するのか」と自問し、それらを検出します。ここに表示されているのは信号（パルス）ですが、その他の不要な干渉があります。ただし、Emreが示唆したように、時間-周波数空間ではありますが、それらには構造があります。時間周波数フィルター自体は存在しますか？
ここで適用される画像処理ソリューションを強く望んでいますが、どのようなソリューションでも受け入れられます。
したがって、目標は、反復パルス（y軸のインデックス300の近くにあります）を除いて、すべての高輝度信号を削除することです。他のすべての高強度信号は「干渉」と見なすことができます。
想定できること：
ここに表示されているパルス長を大まかに知っていると想定するかもしれません。（+/- 10％以内としましょう）。言い換えれば、この長さのパルスを探すことにしました。（+/-）
パルスの反復率も大まかに知っていると仮定することができます（ここでも、+ /-10％としましょう）。
残念ながら、あなたは彼らの頻度をもはや正確に知りません。つまり、この画像ではパルスは300にありますが、100、50、または489などに簡単に合わせることができます。ただし、良いニュースは、ここに示されている周波数は互いに非常に近いことです。
私のいくつかの考え：
画像処理POV：
形態学的な操作が私に起こりました、しかし、私はそれらがうまくいくかもしれないかどうかを知るためにそれらに精通しています。私はアイデアが「閉じる」ことで、それゆえ「より大きい」汚れを取り除くことであると思いますか？
Row-wize DFT操作は、最も高い繰り返しパターンを持つ対象の行に基づいて、どの行をnullにするかを示す可能性がありますが、パルスが少なく、間隔が遠い場合や、画像のノイズが多い場合は、実行可能なソリューションにならない場合があります。
画像を見るだけで、分離を「報奨」し、接続を「罰する」ことを望んでいます。このような操作を行う画像処理方法はありますか？（再び自然の形態学）。
ここで役立つ方法は何ですか？
信号処理POV：
ここに示されている周波数範囲はすでに非常に狭いため、ノッチフィルター操作が役立つかどうかはわかりません。さらに、この狭い範囲内で示されるパルスの正確な周波数は、事前にわかっていません。
ここで関心のあるパルス（長さと繰り返し時間）に基づいて推測を行うことで、「テンプレート」の2次元DFTを計算し、これを2D ケプストラル時間フィルターとして利用できます。上記のウェルチイメージを単純に乗算してから、逆2次元DFTを実行しますか？
OTOH ガボールフィルターは、ここで良い一致でしょうか？結局のところ、これらは方向に敏感なフィルターであり、独自の組み込みV1ビジュアルプロセッサーに似ています。彼らはどのようにここで悪用される可能性がありますか？
このドメインで役立つ方法は何ですか？
前もって感謝します。