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集合。

信息信道时连接信源和用户的物理媒介。信道容量定义了信息能够可靠地通过信道传输的最大速率。Cmax⁡zIzvCzmax​Izv)]e_n^2}$最小的系数可以通过一系列基本矩阵运算确定。σe2σ2−αTrσ2−∑i1mEfnfn−iαiσe2​σ2−αTrσ2−i1∑m​Efn​fn−i​αi​通常要求预测系数α\alphaα∑i1mαi≤。

也就是说，函数的低频内容被分组到窄频带(尺度和小波函数)中，而高频内容被分组到较宽的频带(尺度和小波函数)中。分析树也是表示小波包的一种有效机制，小波包不过是对细节进行迭代滤波的常规小波变换。因此，上图(b)中的三尺度FWT分析树变成了下图中的三尺度小波包树。分析树也是表示小波包的一种有效机制，小波包不过是对细节进行迭代滤波的常规小波变换。因此，上图(b)中的三尺度FWT分析树变成了下图中的三尺度小波包树。根节点被赋予最高尺度的近似系数，这些系数是函数本身的样本，而叶子节点继承变换的近似和细节系数输出。

多分辨率展开(Multi-resolution Expansions)前面介绍了三种图像处理技术：图像金字塔、子带编码、哈尔变换。这在多分辨率分析(Multi-resolution Analysis, MRA)中会用到。在多分辨率分析中，尺度函数被用于建立某一函数或是图像的一系列近似值，小波函数对相邻近似值之间的差异进行编码。Q: 尺度函数、小波函数？A: 尺度函数类似于低通滤波器的作用、小波函数描述高通滤波器的作用。序列展开(Series Expansions)一个信号或函数f(x)f(x

绿色：考、红色：不考、黄色：可看。A: 那当然是因为傅里叶变换有缺陷。时域(空域)上的函数经过傅里叶变换之后，得到频域上对应的函数。当然二者是等价的，但是频域上的函数只含有频域信息、时域上的函数也只含有时域信息。这就导致了一个问题：我们没法根据Fuv还原出原始的具有时间信息的时域函数(就是在一段时间内：存在固定频率的波形、经过不同顺序的排列：显然它们的时域函数不同、但是得到的频域函数确实完全一致的)。这说明傅里叶变换的时候丢失了时间的信息。

而 “U” 和 “V” 表示色度（Chrominance 或 Chroma），用于描述颜色信息。NTSC（National Television Standards Committee，美国国家电视标准委员会）颜色空间是一种用于模拟电视广播的颜色编码系统。YCbCr 是一种颜色空间，其中 “Y” 代表亮度（Luminance），“Cb” 和 “Cr” 分别代表蓝色色度（Chrominance of Blue）和红色色度（Chrominance of Red）。如果不一致，那么看下面的形式，类似于马氏距离。

Ch5 图像复原文章目录Ch5 图像复原图像退化与复原(Image Degradation and Restoration)噪声模型(Noise Models)i.i.d.空间随机噪声(Generating Spatial Random Noise with a Specified Distribution)周期噪声(Periodic Noise)估计噪声参数(Estimating Noise Parameters)在仅有噪声情况下图像复原-空域滤波均值滤波器(Mean Filters)统计排序滤波器(O

Ch4 频率域处理(Image Enhancement in Frequency Domain)FT ：将信号表示成各种频率的正弦信号的线性组合。频谱：∣F(u,v)∣=[R2(u,v)+I2(u,v)]12|F(u, v)| = \left[ R^2(u, v) + I^2(u, v) \right]^{\frac{1}{2}}∣F(u,v)∣=[R2(u,v)+I2(u,v)]21​相位角：$\phi(u, v) = \tan^{-1}\left[\frac{I(u, v)}{R(u, v)}\

rsrsrszrszs图像增强的目的：使图像更适于特定应用。

动态范围：系统中最大可度量灰度与最小可检测灰度之比。上限取决于饱和度，下限取决于噪声。可度量灰度与最小可检测灰度之比。上限取决于饱和度，下限取决于噪声。图像对比度：一幅图像中最高和最低灰度级间的灰度差。