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Contourlet变换

目前,图像增强的方法分为空域处理和频域处理两大类。空域处理是在原图像上直接进行数据运算,常见的处理方法有:线性拉伸、直方图均衡化等。

Contourlet变换基本信息

Contourlet变换造价信息

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变换法兰

  • 规格(mm):140
  • 江宏
  • 13%
  • 广州江宏实业有限公司
  • 2022-12-06
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变换法兰

  • 规格(mm):219
  • 江宏
  • 13%
  • 广州江宏实业有限公司
  • 2022-12-06
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变换法兰

  • 规格(mm):60
  • 江宏
  • 13%
  • 广州江宏实业有限公司
  • 2022-12-06
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变换法兰

  • 规格(mm):76
  • 江宏
  • 13%
  • 广州江宏实业有限公司
  • 2022-12-06
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风动变换

  • 品种:风动变换头;系列:气动类套筒;编号:018709;包装:3/4F-1风动变换头;说明:36(1×36盒);型号:FWJ3/4-1;
  • 捷科
  • 13%
  • 武汉杰特佳机电有限公司
  • 2022-12-06
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电源变换

  • 电源变换器 AC220/AC24V 50W
  • 1个
  • 3
  • 中档
  • 含税费 | 含运费
  • 2018-10-29
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变换法兰

  • 规格219
  • 3467个
  • 1
  • 江宏
  • 中档
  • 含税费 | 含运费
  • 2015-04-20
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变换法兰

  • 规格273
  • 4054个
  • 1
  • 江宏
  • 中档
  • 含税费 | 含运费
  • 2015-10-22
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变换法兰

  • 规格89
  • 1996个
  • 1
  • 江宏
  • 中档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2015-07-27
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变换法兰

  • 规格76
  • 4003个
  • 1
  • 江宏
  • 中档
  • 含税费 | 不含运费
  • 2015-06-12
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Contourlet变换常见问题

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Contourlet变换文献

初等几何变换变换 初等几何变换变换

初等几何变换变换

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页数: 25页

初等几何变换变换

几何变换思想 几何变换思想

几何变换思想

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大小:2.5MB

页数: 8页

几何变换思想 变换是数学中一个带有普遍性的概念, 代数中有数与式的恒等变换、 几何中 有图形的变换。 在初等几何中, 图形变换是一种重要的思想方法, 它以运动变化 的观点来处理孤立静止的几何问题, 往往在解决问题的过程中能够收到意想不到 的效果。 1. 初等几何变换的概念。 初等几何变换是关于平面图形在同一个平面内的变换, 在中小学教材中出现 的相似变换、合同变换等都属于初等几何变换。合同变换实际上就是相似比为 1 的相似变换,是特殊的相似变换。合同变换也叫保距变换,分为平移、旋转和反 射 (轴对称 )变换等。 (1) 平移变换。 将平面上任一点 P变换到 P′,使得: (1) 射线 PP′的方向一定; (2) 线段 PP′的长度一定,则称这种变换为平移变换。也就是说一个图形与经 过平移变换后的图形上的任意一对对应点的连线相互平行且相等。 平移变换有以下一些性质: ①把图形变为与之全等的图

余弦变换离散余弦变换

离散余弦变换(DCT for Discrete Cosine Transform)是与傅里叶变换相关的一种变换,它类似于离散傅里叶变换(DFT for Discrete Fourier Transform),但是只使用实数。离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换,这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的(因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数),在有些变形里面需要将输入或者输出的位置移动半个单位(DCT有8种标准类型,其中4种是常见的)。

最常用的一种离散余弦变换的类型是下面给出的第二种类型,通常我们所说的离散余弦变换指的就是这种。它的逆,也就是下面给出的第三种类型,通常相应的被称为"反离散余弦变换","逆离散余弦变换"或者"IDCT"。

有两个相关的变换,一个是离散正弦变换(DST for Discrete Sine Transform),它相当于一个长度大概是它两倍的实奇函数的离散傅里叶变换;另一个是改进的离散余弦变换(MDCT for Modified Discrete Cosine Transform),它相当于对交叠的数据进行离散余弦变换。

离散余弦变换,尤其是它的第二种类型,经常被信号处理和图像处理使用,用于对信号和图像(包括静止图像和运动图像)进行有损数据压缩。这是由于离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性:大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分,而且当信号具有接近马尔科夫过程(Markov processes)的统计特性时,离散余弦变换的去相关性接近于K-L变换(Karhunen-Loève 变换--它具有最优的去相关性)的性能。

例如,在静止图像编码标准JPEG中,在运动图像编码标准MJPEG和MPEG的各个标准中都使用了离散余弦变换。在这些标准制中都使用了二维的第二种类型离散余弦变换,并将结果进行量化之后进行熵编码。这时对应第二种类型离散余弦变换中的n通常是8,并用该公式对每个8x8块的每行进行变换,然后每列进行变换。得到的是一个8x8的变换系数矩阵。其中(0,0)位置的元素就是直流分量,矩阵中的其他元素根据其位置表示不同频率的交流分量。

一个类似的变换, 改进的离散余弦变换被用在高级音频编码(AAC for Advanced Audio Coding),Vorbis 和 MP3 音频压缩当中。

离散余弦变换也经常被用来使用谱方法来解偏微分方程,这时候离散余弦变换的不同的变量对应着数组两端不同的奇/偶边界条件。

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多维度变换余弦变换

离散余弦变换被广泛的应用,像是资料压缩、特征萃取、影像重建等等。多维度离散余弦变换为:

其中r ki = 0, 1, ..., Ni − 1, i = 1, 2, ..., r.

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多维度变换傅立叶变换

其中一个常用的多维度变换就是傅立叶变换,是将一个讯号的表示式从时域/空域转换到频域。 离散域的多维度傅立叶变换可表示成下列式子:

其中F代表多维度傅立叶变换,m代表维度。将f定义成多维度的离散域讯号,则逆多维度傅立叶变换为:

连续域的多维度傅立叶变换可表示成下列式子:

快速傅立叶变换(FFT)是一种用来计算离散傅立叶变换(DFT)和其逆变换的快速算法,快速傅立叶变换所得到的结果跟按照定义去算离散傅立叶变换的结果是一样的,但唯一的差别是快速傅立叶变换的速度快很多。(在舍入误差的存在下,很多快速傅立叶变换还比直接照定义算还更精准。)有很多种快速傅立叶变换,他们包含很广泛的数学运算,从简单的复数运算到数论和群论,详情可以看快速傅立叶变换。

多维度的离散傅立叶变换是离散域傅立叶变换的简单版本,其方法是在均匀间隔下的样本频率去估计其值 .

离散傅立叶变换如下式:

其中0 ≤ Ki ≤ Ni − 1, i = 1, 2, ..., m。

逆多维DFT方程是:

其中0 ≤n1,n2, ... ,nmN(1, 2, ... ,m)– 1。

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