标签:像素点 filter frequency 班课 变化 补齐 图片
1. 用spatial filters处理图片边缘部分时,由于没有足够的邻居所以需要补齐,方法有
a) zero:用0补齐
b) constant:用一个特定的值补齐
c) clamp:重复边缘上的值
d) wrap:从相反方向copy
e) mirror:镜像copy,把边界下面的一行翻上去
2. 傅里叶变化核心思想:任何一个单变量函数都可以被一组不同频率的正余弦加权求和表示
3. 到目前位置的操作全是spatial domain,对图片内的像素进行变化,而frequency domain即对经过傅里叶变化之后的谱图进行变化二者可以进行等价变化
4. high frequency: 图像本身发生急剧变化的部分
low frequency: 图像本身变化缓慢甚至不变的部分
5. 用H(u,v)对频率进行表示,空间域用h(x,y)表示
6. Fourier Series:若一个函数下方的面积是有限的,则可由正余弦表示
7.
对连续变量采样可以得到离散变量(discrete fourier transform),因为采样特性,会有一个1/M的存在,它只要出现在Fourier pairs中就可以
8. 2D discrete fourier transform中,MN分别为一维和二维中取样的数量,同样1/MN出现在哪里都可以
9. Notch Filter: 将平均值设为0,其他设为1
10. 低频可以通过是一个lowpass filter,即图片中的噪声及边角的影响会被减少,图片变模糊;反之highpass filter锐化程度提高
11. DoG为highpass filter
12. image pyramid: 从上到下,像素点数量逐渐增加;在像素低的地方对整体进行分析,而细节在像素点多的地方进行分析
标签:像素点,filter,frequency,班课,变化,补齐,图片 来源: https://www.cnblogs.com/eleni/p/12499887.html
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