<jupyter_start><jupyter_text>Aula 11  Correlação de fase  Exercícios  imresize- Processar a ampliação ou redução no domínio da frequência é menos eficiente do ponto de vista de rapidez computacional, pois a fft apesar de rápida pode ser mais lenta que métodos de interpolação no domínio espacial- A ampliação ou redução com o método de frequência pode gerar espectro não simétrico conjugado dependendo das dimensões serem pares ou ímpares. Uma solução é desconsiderar ou replicar simetricamente a coluna ou linha de maior frequência. Outra opção é desconsiderar completamente esta questão e pegar apenas a parte real. Todas estas soluções são soluções aproximadas.- A grande vantagem desse método é a qualidade da interpolação que pode ser conseguida. No exemplo passado, uma melhoria importante seria suavizar o espectro nas nos limites da frequência, para evitar a ondulação na imagem processada.  pconvfft- Deve existir um número de elementos não zeros que vai depender da implementação do pconv espacial e o computador que está processado. O ideal seria chamar uma função de calibração para descobrir qual o melhor fator de número de elementos não zero para decidir qual método usar.- As duas imagens f e h, podem ter dimensões tais que seja necessário conseguir uma dimensão queseja o máximo das duas dimensões e não de apenas uma imagem.- A função implementada dessa forma é muito melhor do que a convolução apenas espacial.<jupyter_code>import numpy as np
import sys,os
import matplotlib.image as mpimg
ia898path = os.path.abspath('../../')
if ia898path not in sys.path:
    sys.path.append(ia898path)
import ia898.src as ia<jupyter_output><empty_output>
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