線性濾波器ppt課件(存儲版)
【正文】 ( ) s in22( ) ( 0 )8hxxxxDhxxuu x d y r d r dhhhu????????? ? ?第三項(xiàng)： 第四項(xiàng)同理： 22002 ( 0 , )1 ( ) ( ) ( 0 )28 y y y yDhhu y dy uh? ???第五項(xiàng)： 2 302 ( 0 , ) 0 01 ( ) s in c o s 0hxyDh u x y d y r d r dh? ? ? ?? ??? ? ?最后一項(xiàng)： 222 ( 0 , )1 ( ) ( )Dho h d y o hh? ??所以有 ? ?220 0 0 022001( 0 ) ( 0 ) ( ) ( 0 ) ( ) ( 0 ) ( )81( 0 ) ( 0 ) ( )8h x x y yM u u h u u o hu h u o h? ? ? ?? ? ? ?即 220 0 01( ) ( ) ( ) ( )8hM u x u x h u x o h? ? ? ?200022( ) ( ) 1 ( )()8hM u x u x ohuxhh? ? ? ?對事先確定的 t，如果有序列 {hn}和 {nn}滿足 hn→0 ， nn→∞ ，并且 nnh2n= t, 記 un = Mnhu0。第五章 線性濾波器和熱傳導(dǎo)方程 針對均值濾波器，在局部性和迭代條件下，推導(dǎo)出：算術(shù)平均濾波器經(jīng)局部化和迭代作用的極限狀態(tài)是熱傳導(dǎo)方程初值問題的解，且所有的線性濾波器都具有同樣的特性。 若將 Mn1hu0看作原圖像， Mnhu0看作濾波后圖像，且 nh2= t， (n1)h2=s，則由上式有 1 210002222( ) ( ) 1 ( )()8( , ) ( , ) 1 ( )( , )8nnnhhhM u x M u x ohM u xhhu x t u x s o hu x st s h???? ? ??? ? ??取極限得 0( , ) 1( , )8( , 0 ) ( )u x su x ssu x u x???????? ?? 線性濾波器和熱傳導(dǎo)方程 一般的線性濾波器 Mr（ r為參數(shù)），經(jīng)過 n次迭代后的結(jié)果圖像為 Mnru0。39。 I = double(I)。39。 h = [0,1,0。 Gabor用反熱傳導(dǎo)方程來銳化圖像。 subplot(1,2,1),imshow(I)。 任何二值圖像都具有 1x這樣的形式，其中 1x表示定義在 X上的特征函數(shù)，具體定義是 1,10,XxXxX??? ???為去除二值圖像中的多余信息，使經(jīng)過處理后可以使形狀變得規(guī)則， Koenderind和 Van Dorn于 1986年提出了動態(tài)邊界（ dynamic shape）方法 總體思想是先求出圖像 1x經(jīng)過熱傳導(dǎo)方程濾波器作用后的結(jié)果，選擇參數(shù)為 t，得到的解為 1x， t。0,1,0]*。39。 end I = im2bw(uint8(I),)*255。0,1,0]*。 隨著迭代次數(shù)的增加，細(xì)節(jié)信息越來越少，同時還保留了形狀的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。 h = [0,1,0。 end subplot(1,2,2),imshow(uint8(I))。39。為了保持?jǐn)?shù)值計(jì)算的穩(wěn)定性，我們選擇下面的差分格式 (ux)i,j =[2(ui+1,j ui1,j) + ui+1,j+1 ui1,j+1 ui+1,j1 ui1,j1] ∕8 (uy)i,j =[2(ui,j+1 ui,j1) + ui+1,
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