Вы когда-нибудь сталкивались с изображением, подобным приведенному выше? Вы можете заметить, что в верхней части мы не видим шахматного узора, а пиксели несколько не такие четкие, как в нижней части. Вы когда-нибудь задумывались, что вызывает это? Чтобы объяснить это явление, давайте возьмем пример в одном измерении. Давайте рассмотрим синусоидальную волну -
Если мы возьмем некоторые моменты на этой синусоидальной волне -
Мы можем заметить, что у нас есть достаточное количество точек (выборок) в волне. То есть, если мы плавно соединим образцы, мы сможем легко построить исходную синусоидальную волну. Теперь посмотрите на вторую синусоидальную волну, доступных точек (выборок) не так много. Если соединить точки, чтобы получить синусоидальную волну, мы получим синусоидальную волну низкой частоты. Большая часть информации исходного сигнала теряется. Это наложение. «Сигналы, которые распространяются замаскированными под другие частоты, называются сигналами с наложенными частотами».
Как мы знаем, изображения являются сигналами в 2-х ИЗМЕРЕНИЯХ, поэтому наложение изображений - это то, что вы видели на изображении вверху. Когда у нас недостаточно образцов или пикселей для представления информации с высокой частотой. Мы можем увидеть это явление более отчетливо в чириканье.
Вот еще несколько примеров, демонстрирующих наложение на изображениях: -
В следующем посте я расскажу, как убрать сглаживание изображений. А пока СПАСИБО.
