Hamming滤波器减少图像中的振铃伪影

Question

我有一个低分辨率图像(sLR)，这是由选择中心部分的参考高分辨率图像(sHR)在频率(k-空间)域中的行方向。当我在频域上对这幅低分辨率图像进行零点处理时，我得到了空域上的振铃伪影。我试图通过使用Hamming窗口过滤图像来删除这个工件。请看下面的代码。我对将fft和ifft应用于图像和过滤过程有疑问，如果有人能检查我的代码并确认它是正确的，我将非常感激。

% sHR: HR reference image
n = size(sHR,1);
kspHR = fftshift(fft(sHR,n,1),1)/n; % HR image in k-space

% Generating LR image (LR in row-direction)
kspLR = kspHR((n/2)-(n/4)+1:(n/2)+(n/4),:); 
sLR = real(ifft(ifftshift(kspLR,1),n,1)))*n; 

% Zero-padding
a = floor(size(kspLR,1)/2);
kspZP = padarray(kspLR, a ,'both');
sZP = real(ifft(ifftshift(kspZP,1),n,1)))*n;% image with Ringing artifact

% Apply Hamming filter to Zero-padded kspace image (kspZP)
[r,c]=size(abs(kspZP));
w = hamming(r);
W = repmat(w,[1,c]);
kspHM = W.*kspZP
sHM = real(ifft(ifftshift(kspHM,1),n,1)))*n; % Filtered image in spatial domain

我的第二个问题是，当我使用iffft时，输出图像通常具有负强度。为了在空间域中进行进一步的处理，如果我以图像的最小强度为0的方式对图像强度进行规范化，可以吗？或者我应该使用图像的绝对值？

Answer 1

1. 这不是汉明窗口的标准用法，但作为一种高斯形状可能会有所帮助。尝试应用窗口(或其他一些频率响应)，而不是剪出频谱的中心部分，或将其安装到中心部分。从逻辑上讲，尖锐的截止将继续存在，而响声也会保持不变。
2. 我建议使用max(0,将这些负值裁剪为零，因为它们代表你不想要的振铃。可能还会将意外的大值剪辑到1。