一维时域信号按照式(4-2)经过变换核到变换域内任意点的一般表达式为若He的任意行、列向量正交,则称其为变换核。式(4-8)表示以变换域系数tj作加权的基本信号之和就可构建出原始信号F,hi称为变换正交基,而加权系数的含义与选择的正交基相关。由变换核的各列向量hi构成相互正交的基本信号。......
2023-06-23
设数字图像f(x,y)由N×N个像素组成,若用h(x,y;i,j)表示变换核,则图像由空间域(x,y)平面经过正交变换到变换域(i,j)可表示成
可以把f(x,y)和T(i,j)用列叠列方式表示长度为N2的列向量f和T,把h(x,y;i,j)排列成N2方阵H,仿照式(5-22)式(5-25)可表示为
T=H·f(5-26)
如果变换核可按照坐标自变量分离成两个核,即
h(x,y;i,j)=u(x,i)v(y,j) (5-27)
则式(5-25)可写成:
可以把f(x,y)和T(i,j)用列叠列方式表示长度为N2的列向量f和T,把h(x,y;i,j)排列成N2方阵H,仿照式(5-22)式(5-25)可表示为
T=H·f(5-26)
如果变换核可按照坐标自变量分离成两个核,即
h(x,y;i,j)=u(x,i)v(y,j) (5-27)
则式(5-25)可写成:
一般二维信号f(x,y)取样值可用N×N个元素组成的矩阵X表示成:
一般二维信号f(x,y)取样值可用N×N个元素组成的矩阵X表示成:
则图像矩阵X二维线性变换T可写成:
则图像矩阵X二维线性变换T可写成:
变换T又称为图像的“酉变换域”,U和V称为酉算子,I是单位矩阵。由式(5-30)易知逆变换为
X=UTVT (5-31)
若U和V可写成如下形式:
变换T又称为图像的“酉变换域”,U和V称为酉算子,I是单位矩阵。由式(5-30)易知逆变换为
X=UTVT (5-31)
若U和V可写成如下形式:
式(5-32)中ui和v i是由酉算子各列组成的列向量,这样式(5-31)就可写成:
式(5-32)中ui和v i是由酉算子各列组成的列向量,这样式(5-31)就可写成:
若酉变换域矩阵T写成如下求和形式:
若酉变换域矩阵T写成如下求和形式:
则式(5-33)可写成下列外积形式:
则式(5-33)可写成下列外积形式:
M×1向量U和N×1向量V的外积UVT为M×N矩阵,元素uivjT代表变换的基本图像。式(5-35)说明任意图像可表示成以变换域系数ti,j为加权的基本图像组合。
M×1向量U和N×1向量V的外积UVT为M×N矩阵,元素uivjT代表变换的基本图像。式(5-35)说明任意图像可表示成以变换域系数ti,j为加权的基本图像组合。
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一维时域信号按照式(4-2)经过变换核到变换域内任意点的一般表达式为若He的任意行、列向量正交,则称其为变换核。式(4-8)表示以变换域系数tj作加权的基本信号之和就可构建出原始信号F,hi称为变换正交基,而加权系数的含义与选择的正交基相关。由变换核的各列向量hi构成相互正交的基本信号。......
2023-06-23
如何精确地输入点的坐标是绘图的关键,常用的坐标输入方式有四种,分述如下。X值是沿水平轴以图形单位表示的正的或负的距离,Y值是沿垂直轴以图形单位表示的正的或负的距离。如果知道某点与上一点的位置关系,可使用相对直角坐标。要指定相对直角坐标,在坐标的前面加一个@符号。......
2023-06-21
由式容易推导出傅里叶变换基矩阵如下:这里假设图像由N×N个元素组成。表5-14 阶傅里叶基本图像指数由式可得到傅里叶基本图像见表5-1。需要指出的是,傅里叶基本图像都是复图像。图5-34 阶傅里叶基本图像由图5-3可以看出,实部和虚部相位差是π/2,对于4阶傅里叶变换的空间单位频率是2π/4,即实部和虚部按隔行或隔列对准。......
2023-06-23
特征变换是通过一种映射变换改造原特征空间,也就是说新的每一个特征是原有特征的一个函数。二维模式主成分分析[101]或判别分析[102]是近年提出的一种针对图像模式的特征变换方法。特征选择和特征变换都是为了达到维数削减的目的,在降低分类器复杂度的同时可以提高分类的泛化性能。......
2023-06-28
图4-14 阶沃尔什基函数对于N阶沃尔什变换基,定义在N点间隔内过零次数的一半定义为列率。由表4-1可看出,按列率排列的沃尔什基序号k是过零次数,故对应列率k/2;反之,沃尔什基的沃尔什变换是仅在列率为k/2时非零的N向量。性质1:两个不同列率的沃尔什基形成完备正交系,即基相乘产生列率搬移。表4-2 N=8列率搬移性质2:信号并元移位s的沃尔什变换等于信号沃尔什变换与列率s和沃尔什基乘积。......
2023-06-23
不像字符和汉字表示方法有统一的国际标准,图像的表示方法比较杂乱,还未形成统一的国际标准。目前图像的表示方法主要有两大类:位图和矢量图。对于黑白图像,像素点值为0表示白色,像素点值为1表示黑色。造成位图方法表示的图像放大失真的原因是,该方法用像素点的集合表示图像,当图像放大时,像素点间的空隙就被等比例的放大,从而造成失真。矢量图是用直线和弧线的集合表示图像的。......
2023-11-18
二维离散傅里叶变换有多种性质,这里仅介绍三种:可分离性、可计算性及移位性。图3.9 由2步一维离散傅里叶变换计算二维离散傅里叶变换移位性通常在二维离散傅里叶变换之前,将输入图像乘以(-1)x+y。它是二维离散傅里叶变换设置的M×N区域的中心。当在计算机中使用二维离散傅里叶变换时,总和的范围为(u=0,…......
2023-11-24
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