51、频域滤波与图像恢复技术详解

频域滤波与图像恢复技术详解

1. 频域滤波器

在图像处理中,频域滤波器是一类重要的工具,它可以对图像的频率成分进行操作,从而实现不同的图像处理效果。下面将详细介绍几种常见的频域滤波器。

1.1 高通滤波器(High - Pass Filters)
  • 高通滤波器(HPF) :这是一种频域滤波器,其作用是消除或抑制低频成分。它的滤波特性由传递函数决定。当应用于图像时,它能够保留或增强高频成分,如微小细节、点、线和边缘,从而突出图像中的亮度过渡或突变。
  • 理想高通滤波器(IHPF) :其传递函数满足特定条件:
    [H(u,v)=\begin{cases}0, & D(u,v)\leq D_0 \ 1, & D(u,v)>D_0\end{cases}]
    其中,(D_0) 是截止频率,(D(u,v)=\sqrt{u^{2}+v^{2}}) 是点 ((u,v)) 到频率平面原点的距离。由于理想高通滤波器在通带和阻带之间有尖锐的过渡,滤波输出会有明显的振铃伪影。
  • 高频提升滤波器(High - boost filter) :它是执行高通滤波的频域滤波器的改进结果,可与高频强调滤波器进行比较。
  • 高频强调滤波器(High - frequency emphasis filter) :其传递函数是在高通滤波器的传递函数基础上加上一个常数 (c),即 (H_e(u,v)=H(u,v)+c),其中 (c\in[0,1])。这样得到的高
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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