數(shù)字圖像處理復(fù)習(xí)材料-文庫(kù)吧資料
2025-01-20 02:19本頁(yè)面
【正文】 [j2p(ux+vy/N]只看里面exp[j2p((uu0)x+(vv0)y)/N]=exp{j2p[((uu0)x+(vv0)y)/N]}變成移位型2．當(dāng)u0=v0=N/2時(shí)（頻譜中心化）exp[j2p(u0x+v0y)/N]exp[j2p(ux+vy)/N]中心到(N/2,N/2)=exp[j2p(Nx/2+Ny/2)N]exp[j2p(ux+vy)/N]=exp[jp(x+y)]exp[j2p(ux+vy)/N]=(1) (x+y)exp[j2p(ux +vy)/N]3．得證明八．哈達(dá)瑪矩陣H2=1 1 H4= H2 H2 H8= H4 H4 1 1 H2 –H2 H4 –H4W2=？ W4=？ W8=？八、離散余弦變換（原理同前，一般掌握）九、簡(jiǎn)述二維DFT、DCT、DHT、DWT的異同0：DFT函數(shù)fft2，ifft2。f(x,y)exp[j2p(ux+vy)/N] x=0 y=0：e[jp(x+y)]= (e[jp])(x+y)=(cosp+jsinp)(x+y)=(1) (x+y) cosp=1，sinp=01．新f=f(x,y)exp[j2p(u0x+v0y)/N]代入基本式新F(u,v) =229。基本公式：N1 N1F(u,v) =1/N229。4．證明：（頻率移位）已知M*N的圖像為f(m,n)，其傅里葉變換為F(u,v)。 endendF(u,v)=k。 y = 0, 1, 2, ...N1（2）實(shí)現(xiàn)算法：對(duì)F的一個(gè)點(diǎn)的變換如下所示，走遍所有u,v即可（u,v為0~M1,0~N1）k=0。229。f(x,y)exp[j2p(ux+vy)/N] x=0 y=0u = 0, 1, 2, …N1。準(zhǔn)函數(shù)求一個(gè)圖像的傅里葉正反變換3．原理的理解及實(shí)現(xiàn)思路（1）二維離散傅立葉變換(書(shū)上P39) N1 N1F(u,v) =1/N229。應(yīng)用：頻譜分析、濾波、降噪等。模板系數(shù)：矩陣的元素w1 w2 w3w4 w5 w6w7 w8 w9模板運(yùn)算的定義對(duì)于某圖象的子圖像：z1 z2 z3z4 z5 z6z7 z8 z9z5的模板運(yùn)算公式為：R = w1z1 + w2z2 + ... + w9z9模板運(yùn)算舉例：均值變換模板系數(shù)：wi = 1/9計(jì)算公式：R = 1/9(w1z1 + w2z2 + ... + w9z9)六、非幾何變換：灰度級(jí)變換灰度級(jí)變換：有圖象求反、對(duì)比度拉伸、動(dòng)態(tài)范圍壓縮、灰度級(jí)切片七、離散傅立葉變換171。五、非幾何變換核心是模板運(yùn)算（技術(shù)：走遍每個(gè)元素）所謂模板就是一個(gè)系數(shù)矩陣。沒(méi)有幾何位置的改變。u = x*cos(θ)y*sin(θ)；v= x*sin(θ)+y*cos(θ)；|u| |cos(θ) sin(θ) 0| |x||v|= |sin(θ) cos(θ) 0| |y||1| |0 0 1| |1|三、灰度插值（一般了解）最近鄰近插值、雙線性插值（一階）、卷積插值法。u = x*sx；v= y*sy表面看沒(méi)有值的改變?；編缀巫儞Q的定義通過(guò)坐標(biāo)變換得新坐標(biāo)u=a(x,y)；v=b(x,y)，原圖像f(x,y)幾何變換后：g(u,v)=f(a(x,y), b(x,y))。4．視覺(jué)效果的主觀性大。3．像素間相關(guān)性大。四、數(shù)字圖像的特點(diǎn)
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