kevinoop 的博客

频率域滤波所有的滤波都是通过傅里叶变换在频率域实现的，所以我们先重点提出傅里叶变换。一、傅里叶变换基础一维傅里叶变换数学推导首先，我们知道傅里叶级数，形如： f(x)=a0+∑n=1∞[ancos(nωx)+bnsin(nωx)]…(1)f(x)=a0+∑n=1∞[ancos(nωx)+bnsin(nωx)]…(1)f(x)=a_0+\sum_{n=1}^{\infty}[a...

一、二分类感知机感知机模型下图展示了二分类的感知机模型： 感知机模型决策函数： f(x)=sign(∑i=1nωixi+ωn+1)f(x)=sign(∑i=1nωixi+ωn+1)f(x)=sign(\sum_{i=1}^n\omega_i x_i+\omega_{n+1}) 其中sign(x)为符号函数，定义为如下： sign(x)={1,x>00,x<0sign...

一、图像复原模型 若H是线性的，空间不变的过程，则退化图像在空间域通过下式给出: g(x,y)=h(x,y)∗f(x,y)+δ(x,y)g(x,y)=h(x,y)∗f(x,y)+δ(x,y)g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+\delta(x,y)其中，h(x, y)是退化函数的空间表示，符号∗∗*表示卷积。空间域的卷积和频域的乘法组成了一个傅里叶变换对，所以可以用等价的频域表示来写......

数字图像基础一、数字图像表示一幅图像可以被定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间(平面)坐标，fff 在任何坐标点 (x,y)(x,y)(x,y) 处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由三幅单色图像(红、绿、蓝)组合形成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理...

一、对数及对比度拉伸变换对数拉伸变换公式： g=c∗log(1+f)g=c∗log(1+f)g=c*log(1+f) 其中，c是常数（拉伸幅度），g是输出图像的灰度值，f是输入图像的灰度值对比度拉伸变换公式： s=11+(mr)Es=11+(mr)Es=\frac{1}{1+(\frac{m}{r})^E} 其中，E是常数（控制函数斜率，即拉伸幅度），s是输出图像的灰度值，r是输入...

一、点、线和边缘检测这里用的图像检测方法主要是滤波操作。模板在图像中任意一点的响应R由下式给出： R=∑i=19ωiziR=∑i=19ωiziR=\sum_{i=1}^9 \omega_{i}z_i 其中， ziziz_i 是与模板系数 ωiωi\omega_{i} 相关的像素的灰度。 下面是点检测的模板： 线检测的模板如下（分别检测水平，45度，垂直和-45度的线）： 在...