數(shù)字圖像處理digitalimageprocessing(存儲版)
【正文】 st Neighbor Interpolation)? 最簡單的插值方法是最近鄰插值，即選擇離它所映射到的位置最近的輸入象素的灰度值為插值結(jié)果。由于模的值域大于顯示的值域，因此要進行動態(tài)值域的壓縮D(u,v) = c log(1 + |F(u,v)|)其中： c = 255 / k。 a＞ 0為尺度參數(shù)（伸縮參數(shù)） ,b為定位參數(shù)（平移參數(shù)），該函數(shù)稱為小波。因為：3）小波反變換? 對于所有 f(t),ψ(t)∈ L2(R)，連續(xù)小波逆變換定義為：? 變換能量守恒：a,b4） 幾種小波（ 1） Haar小波（ 2） Mexico Hat 小波 Mexico Hat 小波是 Gauss函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)：它是實值小波，一般形式為：（ 3） Morlet 小波 Morlet 小波是最常用的復(fù)值小波，它可由下式給出：3. 小波變換的性質(zhì)? （ 1）線性? （ 2）平移和伸縮的共變性? （ 3）小波變換還有微分運算、局部正則、能量守恒、空間 尺度局部化等特性。 2）小波函數(shù)要滿足的條件? (1) 緊支撐性 （ Compact support），即在一個很小 的區(qū)域之外函數(shù)均為零，函數(shù)具有速降特性。將正交小波變換用于算子及擬微分算子的化簡；將小波變換的自適應(yīng)性用于解微分方程；將小波變換用于電磁場領(lǐng)域的若干問題研究等，都取得了初步成果。 快速傅立葉變換–FFT算法 、 逆向 FFT算法、算法實現(xiàn)。 ? 灰度級插值 ? 輸出象素通常被映射到輸入圖像中的非整數(shù)位置，即位于四個輸入象素之間。例如，物體的轉(zhuǎn)動、扭曲、傾斜、拉伸等等，都是幾何運算的結(jié)果。另一種重要的數(shù)學(xué)變換則是將原定義在圖像空間的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換到另外一些空間，并利用輸入圖像在這些空間的特有性質(zhì)有效而快速地對圖像進行處理和分析。無論是在空域中的數(shù)學(xué)變換還是頻域中的數(shù)學(xué)變換，它們在圖像分析、濾波、增強、壓縮等處理中都有著非常典型而重要的應(yīng)用。幾何失真一般分為系統(tǒng)失真和非系統(tǒng)失真。數(shù)學(xué)表示為：? 2）雙線性插值 (Bilinear Interpolation)? 雙線性插值法是對最近鄰法的一種改進，即用線性內(nèi)插方法，根據(jù)點的四個相鄰點的灰度值，分別在 x和 y方向上進行兩次插值，計算出的值。 k = max(log(1 + |F(u,v)|))值域 [0,k]的上限（最大值）? 離散傅立葉變換的顯示? 離散傅立葉變換的顯示 ——對稱平移后 二維傅立葉變換特性? 可分離性? 周
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