SSTV 图像增强和处理
信号处理基础
常见问题
- 噪声 - 接收器噪声和环境干扰
- 失真 - 频率响应问题
- 同步失败 - 时钟或相位不匹配
- 色差 - 颜色不准确
预处理技术
1. 频率响应补偿
调整接收器频率响应以补偿传输和接收的非线性。
- 使用均衡器
- 应用滤波器
- 校准音频设备
2. 自动增益控制 (AGC)
防止接收器过载或不足。
- 设置适当的输入水平
- 使用 AGC 电路
- 手动调整必要
3. 噪声抑制
减少背景噪声。
- 频谱噪声减少
- 波形平滑
- 自适应滤波
后处理增强
去噪算法
| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 高斯模糊 | 简单 | 细节丢失 |
| 中值滤波 | 保留边缘 | 计算成本高 |
| 双边滤波 | 平衡 | 复杂 |
| 小波 | 多尺度 | 难以调整 |
对比度增强
- 直方图均衡化 - 全局对比度
- 自适应直方图均衡 - 局部增强
- 曲线调整 - 手动控制
- 色彩平衡 - 修复色偏
锐化
应用锐化滤波器以增强边缘。
- 无遮罩锐化（推荐）
- 高通滤波
- 定向锐化
色彩校正
色彩还原
- 白平衡 - 调整整体色温
- 色度校正 - 修复色度失真
- 饱和度调整 - 增强色彩
- 伽玛校正 - 调整亮度
参考图像
使用已知的好图像作为参考进行校准。
软件工具
推荐工具
- GIMP - 开源图像编辑
- Photoshop - 专业编辑
- ImageMagick - 命令行处理
- Python PIL/OpenCV - 程序化处理
SSTV 特定工具
- MMSSTV - 内置增强
- EasyPal - 用户友好
- QSSTV - Linux 特定
最佳实践
- 保持原件 - 在应用处理前保存原始图像
- 逐步处理 - 应用多个小调整而不是大的改变
- 比较结果 - 在处理前后比较
- 使用适当的算法 - 选择与图像匹配的方法
- 不要过度处理 - 保持自然外观
自动化处理
批处理
对多个图像应用相同的处理：
for image in *.jpg; do
convert $image -enhance -normalize -sharpen 1 enhanced_$image
done
脚本编写
用 Python 或 MATLAB 自动化复杂的处理流程。