一、霍特林( Hotelling)变换是一种基于图像统计特性的变换 二、\霍特林变换可直接用于对数字图像的变换 三、\它在连续域对应的变换是KL(Karhunen-Loeve-)变换

基于代数分解的快速算法 1、利用FFT的快速算法 余弦变换核实际上就是傅里叶变换核的实部。而变换计算中的乘法运算就是八x)与变换核 的乘法运算。一种自然的想法就是先对八x)执行FFI,然后对其取实部就可以了

一、基本思想 由变换矩阵元素可见,利用矩阵元素的周期性与对称性之后,变换矩阵中许多元素相同。换言之,变换矩阵与输入信号相乘过程中存在着不必要的重复计算

一、离散傅里叶变换 1、定义 有限长序列

一、量化器模型 设量化操作在K维欧几里德空间(记为RK)上进行,X为RK上的一个K维随机向量, x为X的取值,ACRK是X的取值空间,即值域,则A的一个N级量化器

2.3连续图像的频谱 一、一维连续博里叶变换 变换存在的充分条件:

一、图像观察估计法 观察包含简单结构的一小部分图(x,y) 构造一个不模糊的对应图像xy)

高效编码的主要方法是尽可能去除信源中的冗余成份 ,从而以最少的数码率传递最大的信息量。冗余度存在于像素间的相关性及像素值出现概率的不均等性之中,对于有记忆性信源来说首先要去除像素间的相关性,从而达到压缩数码率的目的。对于无记忆性信源来说,像素间没有相关性,可以利用像素灰度值出现概率的不均等性,采用 某种编码方法,也可以达到压缩数码率的目的。这种根据像素灰度值出现概率的分布特性而进行的压缩编码叫统计编码

第六章 图象复原 1、退化模型 2、复原的代数方法 3、逆虑波 4、去卷积方法 5、中值虑波

图像尖锐化处理主要用于增强图像的边缘及灰度跳变 部分。因为图象中边缘及急剧变化部分与高频分量有关, 所以当利用高通滤波器衰减图象信号中的低频分量时就会 相对的强调其高频分量,从而加强了图象中的边缘及急剧 变化部分,达到图象尖锐化的目的。 在对图象进行特征提取之前一般要进行边缘增强,然 后再进行二值化处理以提取图象特征。边缘增强算法处理 的目的是要突出图象的边缘