我最近学习了一些有关反锯齿技术的知识,感觉理解了,但有一个问题不太确定。在图形中,如何找到信号的最大频率呢?
由于情况有多种,所以我认为答案也会有多个。但首先让我说出一个简单的算法,我认为它能表示最大频率,如果我理解得不对,请告诉我。
假设是一个1维、有限和灰度图像(由像素组成)。我是否正确地认为可以在整个像素线(在空间域)上扫描,寻找最小振荡,而这个最小振荡的倒数就是最大频率?
例如:{23, 26, 28, 22, 48, 49, 51, 49}
频率:涉及集合 {}
(1/2) = .5:{28, 22}
(1/4) = .25:{22, 48, 49, 51}
那么0.5是否是最大频率?
对于类似上面的像素线,最理想的计算方法是什么?
更进一步地,如果输入采样无限(更接近现实世界),一个有效的处理过程是否是:
Predetermine a decent interval for point sampling
Determine max frequency from point sampling
while(2*maxFrequency > pointSamplingInterval)
{
pointSamplingInterval*=2
Redetermine maxFrequency from point sampling (with new interval)
}
我知道这些算法存在很多低效问题,那么有哪些更好的方法呢?(不需要超级优化,只是基本的更好概念)