Existe uma regra geral para zero estofamento no processamento de imagens?

1. O que zero preenchimento faz com uma imagem?
2. Por que é necessário fazer estofamento zero na análise DFT?
3. Por que o preenchimento zero é feito antes da filtragem?
4. Qual é o efeito do preenchimento zero no domínio da frequência?

O que zero preenchimento faz com uma imagem?

O preenchimento é um termo relevante para as redes neurais convolucionais, pois se refere à quantidade de pixels adicionados a uma imagem quando está sendo processada pelo kernel de uma CNN. Por exemplo, se o preenchimento em uma CNN for definido como zero, todo o valor de pixels que é adicionado será de valor zero.

Por que é necessário fazer estofamento zero na análise DFT?

O estofamento zero permite que você obtenha estimativas de amplitude mais precisas dos componentes de sinal resolvíveis. Por outro lado, o estofamento zero não melhora a resolução espectral (frequência) do DFT. A resolução é determinada pelo número de amostras e pela taxa de amostragem.

Por que o preenchimento zero é feito antes da filtragem?

O acidente zero permite espaço para que este envolvimento ocorra sem contaminar pixels de saída reais.

Qual é o efeito do preenchimento zero no domínio da frequência?

Nesse caso, podemos dizer “estofamento zero no domínio da frequência resulta em um aumento da taxa de amostragem no domínio do tempo”.