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The Filter Echo: A General Tool for Filter Visualisation
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AI
DOI：10.1007/s10851-026-01298-6.png)
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摘要
En 中文
为选择适合任务的滤波器或改进现有滤波器，深入了解其内部工作机制至关重要。扩散回声作为空间自适应脉冲响应，有助于可视化非线性扩散滤波器的效果。然而，它们在文献中很少受到关注。这可能有两个原因：首先，该概念是专门针对扩散滤波器引入的，可能显得过于局限；其次，扩散回声需要大量存储空间，限制了其实用性。本研究解决了这两个问题。我们引入滤波器回声作为扩散回声的泛化，并将其应用于自适应平滑以外的场景，如图像修复、渗透和变分光流计算。我们提供了一个框架来可视化并检查来自不同应用的各类滤波器回声。此外，我们提出了一种滤波器回声的压缩方法，可将存储需求降低20至100倍。
Keyword:
Diffusion echo
Impulse response
Filter kernel
Singular value decomposition
