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1 中国科学技术大学研究生课程 (PI05302) 数字图像处理 何清波博士 副教授 安徽合肥 电话 :
2 图像处理技术 图像分析技术分类的三种基本范畴 : 低级处理 : 图像获取 预处理 中级处理 : 图像分割 表示与描述 高级处理 : 图像识别 解释图像分析系统的构成 分割 表示与描述 中级处理 问题 预处理 图像获取 知识库 识别 与 解释 结果 低级处理 高级处理 2
3 第四章图像增强 什么是图像增强? 图像增强是对图像进行加工, 以得到对特定应用来说视觉效果更 好, 或更 有用 的图像的技术 为什么要增强图像? 图像在获取 传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模糊, 从而降低了图像质量, 甚至淹没了特征, 给分析带来了困难 目的 : () 改善图像的视觉效果, 提高图像的清晰度 ; (2) 将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式 可能的应用 : 显示 打印 印刷 识别 分析等 可能的处理 : 去除噪音, 边缘增强, 提高对比度, 增加亮度, 改善颜色效果, 改善细微层次等 3
4 图像增强方法分类 空域法 直接对图像的像素灰度值进行操作 包括图像的灰度变换 直方图修正 空域滤波等 变换域法 在图像的变换域中, 对图像的变换值进行操作, 然后经逆变换获得所需的增强结果 包括频域的低通滤波 高通滤波, 以及小波分析增强等 4
5 空域法 灰度变换法 定义 : 采用图像灰度值变换的方法, 即改变图像像素的灰度值, 以改变图像灰度的动态范围, 增强图像的对比度 设原图像为 f(m,n), 处理后为 g(m,n), 则对比度增强可表示为 G(m,n) = T[f(m,n)] 其中,T[ ] 表示增强图像和原图像的灰度变换关系 ( 函数 ) 5
6 灰度变换增强 灰度的线性变换 6
7 灰度变换增强 7
8 灰度变换增强 8
9 灰度变换增强 灰度分段线性变换 9
10 灰度变换增强 0
11 灰度变换增强
12 灰度变换增强 2
13 灰度变换增强 3
14 灰度变换增强 4
15 灰度变换增强 5
16 灰度变换增强 获取变换函数的其他方法 交互样点插值 用过点的三次样条插值曲线, 获得变换函数 6
17 图像的直方图修正 n k 7
18 图像的直方图修正 直方图均衡化 直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换, 使其直方图变成均匀分布, 以增加图像灰度值的动态范围, 从而达到增强图像整体对比度, 使图像变清晰的效果 使用的方法是灰度级变换 :s = T(r) 图像灰度变换函数条件 ( r 正则化到 [0,] ) 对 0 r, s=t(r) 是单调增函数 ; 对 0 r, 0 s=t(r) ; 同理, 反变换 r=t - (s) 应也满足单调增 8
19 图像的直方图修正 直方图均衡化的技术要点 : 公理 : 直方图 p(r k ), 为常数的图像对比度最好 目标 : 寻找一个灰度级变换 T(r), 使结果图像的直方图 p(s k ) 为一个常数 实现 : 强制认为累积分布函数 CDF 是我们要找的变换函数 T(r), r s = T (r) = p r (w)dw 0 r 0 9
20 图像的直方图修正 直方图均衡化的技术要点 : 公理 : 直方图 p(r k ), 为常数的图像对比度最好 p(r k ) P P2 n k 20
21 图像的直方图修正 直方图均衡化的算法实现 累积分布函数 CDF 的计算用累积分布函数 CDF 的离散形式来计算 k k s k = T(r k ) = Σp (r j ) = Σn j / n j=0 j=0 算法实现 : ) 求出灰度级变换 T 2) 用 T 对图像进行灰度级变换 2
22 图像的直方图修正 22
23 图像的直方图修正 64x64 23
24 图像的直方图修正 24
25 图像的直方图修正 25
26 图像的直方图修正 直方图增强举例 : 图像 f(x,y), 宽 300, 高 00 像素, 偏暗 计算变换 T T(0) = 000/3000 * 255 = 85 T(63) = T(62) + 0/3000 = 85 T(64) = (000/ /3000)*255 = 70 T(254) = T(253) + 0/30000 = 70 T(255) = (000/ / /3000)*255 =
27 图像的直方图修正 得到变换函数 : 变换后的图像和直方图 T(0) = T(63) = 85 T(64) = T(254) = 70 T(255) =
28 图像的直方图修正 问题 : 图像最暗处依赖于原图像 0 灰阶像素的个数 有偏亮的倾向 矫正 :X o = (X i -85) / (255-85) * 255 矫正后变为 :
29 图像的直方图修正 矫正前后的比较 :
30 图像的直方图修正 30
31 图像的直方图修正 直方图均衡化的物理解释 ) 直方图均衡化, 不改变灰度出现的次数 ( 因为那样会改变图像的信息结构 ), 所改变的是出现次数所对应的灰度级 k T(r k ) = Σn j /n /* 矫正后非零像素数同前 j=0 2) 直方图均衡化, 力图使等长区间内出现的像素数接近相等 ( 见上例 ) 3
32 图像的直方图修正 32
33 图像的直方图修正 直方图匹配 算法思想 : 设 : {r k } 是原图像的灰度级, {z k } 是符合指定直方图结果图像的灰度级我们的目标是 : 找到一个灰度级变换 H, 有 : z = H(r) 33
34 图像的直方图修正 算法思想 : ) 对 {r k } {z k } 分别做直方图均衡化 s=t(r)= r 0 p r (w)dw 0 r v=g(z)= z 0 p z (w)dw 0 z 2) 求 G 变换的逆变换 z=g - (v) 3) 根据均衡化的概念,s,v 都是常量用 s 替代 v 有 z=g - (s) 4) 求 G - 和 T 的复合变换, 有 : z=g - (T(r)) = G - T(r) H=G - T 34
35 图像的直方图修正 35
36 图像的直方图修正 36
37 图像的直方图修正 37
38 图像的直方图修正 38
39 图像的直方图修正 39
40 图像的直方图修正 40
41 相关 MatLab 函数 g= imadjust(f,[low_in high_in],[low_out,high_out],gamma);% 灰度变换 h=imhist(f,b);% 直方图计算 g=histeq(f,nlev);% 直方图均衡化. g=histeq(f,hspec);% 直方图匹配
42 空域滤波器 空域滤波及滤波器的定义 使用空域模板进行的图像处理, 被称为空域滤波 模板本身被称为空域滤波器 空域滤波器的分类 处理效果分类 平滑滤波器 锐化滤波器 数学形态分类 42
43 空域滤波器 数学形态分类 空域滤波器 线性滤波器 非线性滤波器 高通 低通 带通 最大值 最小值 中值 43
44 空域滤波器 线性滤波器的定义 线性滤波器是线性系统和频域滤波概念在空域的自然延伸 其特征是结果像素值的计算由下列公式定义 : R=w z +w 2 z 2 + +w n z n 其中 :w i i =,2,,n 是模板的系数 z i ( 卷积或点乘 ) i =,2,,n 是被计算像素及其邻域像素的值 w w 2 w 3 z z 2 z 3 w 4 w 5 w 6 z 4 z 5 z 6 w 7 w 8 w 9 z 7 z 8 z 9 44
45 空域滤波器 主要线性空域滤波器 低通滤波器 主要用途 : 平滑图像 去除噪音 高通滤波器 主要用途 : 边缘增强 边缘提取 带通滤波器 主要用途 : 删除特定频率 增强中很少用 45
46 空域滤波器 非线性滤波器的定义 使用模板进行结果像素值的计算, 结果值直接取决于像素邻域的值, 而不使用乘积和的计算 R = w z + w 2 z w n z n 46
47 空域滤波器 主要非线性滤波器 中值滤波 主要用途 : 平滑图像 去除噪音 计算公式 :R = mid {z k k =,2,,n} 最大值滤波 主要用途 : 寻找最亮点 计算公式 :R = max {z k k =,2,,n} 最小值滤波 主要用途 : 寻找最暗点 计算公式 :R = min {z k k =,2,,n} 47
48 空域滤波器 最大值滤波 48
49 空域滤波器 最小值滤波 49
50 空域滤波器 - 平滑滤波器 平滑滤波器 平滑滤波器的主要用途 基本低通滤波 中值滤波 50
51 空域滤波器 - 平滑滤波器 平滑滤波器的主要用途 对大图像处理前, 删去无用的细小细节 连接中断的线段和曲线 降低噪音 平滑处理, 恢复过分锐化的图像 图像创艺 ( 阴影 软边 朦胧效果 ) 5
52 空域滤波器 - 平滑滤波器 基本低通滤波 滤波器模板系数的设计 模板尺寸对滤波器效果的影响 低通空域滤波的缺点和问题 52
53 空域滤波器 - 平滑滤波器 滤波器模板系数的设计 根据空域中低通冲激响应函数的图形来设计模板的系数例如, 选择高斯函数作为冲激函数 g(x,y) = h(x,y) * f(x,y) 0 53
54 空域滤波器 - 平滑滤波器 设计模板系数的原则 ) 大于 0 2) 都选, 或中间选, 周围选
55 空域滤波器 - 平滑滤波器 模板系数与像素邻域的计算 通过求均值, 解决超出灰度范围问题 /25 * /7 *
56 空域滤波器 - 平滑滤波器 模板尺寸对滤波器效果的影响 模板尺寸越大, 图像越模糊, 图像细节丢失越多 R = w z + w 2 z w n z n z z 2 z 3 w w 2 w 3 z 4 z 5 z 6 w 4 w 5 w 6 z 7 z 8 z 9 w 7 w 8 w 9 56
57 空域滤波器 - 平滑滤波器 5x5 模板 57
58 空域滤波器 - 平滑滤波器 9x9 模板 58
59 空域滤波器 - 平滑滤波器 平滑模板特点 模板内系数全为正, 表示求和 ; 所乘的小于 的系数表示取平均 ; 模板系数之和为, 表示对常数图像 ( 常数 ) 处理前后不变, 而对一般图像而言, 处理前后平均亮度基本保持不变 低通空域滤波的缺点和问题 如果图像处理的目的是去除噪音, 那么, 低通滤波在去除噪音的同时也平滑了边和尖锐的细节 59
60 空域滤波器 - 平滑滤波器 (3) 中值滤波 中值滤波的原理 用模板区域内象素的中值, 作为结果值 R = mid {z k k =,2,,9} 强迫突出的亮点 ( 暗点 ) 更象它周围的值, 以消除孤立的亮点 ( 暗点 ) 60
61 空域滤波器 - 平滑滤波器 中值滤波算法的实现 将模板区域内的象素排序, 求出中值 例如 :3x3 的模板, 第 5 大的是中值, 5x5 的模板, 第 3 大的是中值, 7x7 的模板, 第 25 大的是中值, 9x9 的模板, 第 4 大的是中值 对于同值象素, 连续排列 如 (0,5,20,20,20,20,20,25,00) 6
62 空域滤波器 - 平滑滤波器 中值滤波算法的特点 对干扰脉冲和点噪声有良好抑制作用, 而对图象边缘能较好地保持的非线性图象增强技术 在去除噪音的同时, 可以比较好地保留边的锐度和图像的细节 中值滤波的依据 : 噪声以孤立点的形式出现, 这些点对应的像素数很少, 而图像则是由像素数较多 面积较大的块构成 62
63 空域滤波器 - 平滑滤波器 中值滤波举例 63
64 空域滤波器 - 平滑滤波器 64
65 空域滤波器 - 平滑滤波器 65
66 空域滤波器 - 平滑滤波器 66
67 空域滤波器 - 平滑滤波器 67
68 空域滤波器 - 平滑滤波器 68
69 空域滤波器 - 锐化滤波器 图像变模糊原因 : 成像系统聚焦不好或信道过窄 ; 平均或积分运算 ; 使目标物轮廓变模糊, 细节 轮廓 ( 边缘 ) 不清晰 目的 : 加重目标物轮廓, 使模糊图像变清晰 锐化滤波器 () 锐化滤波器的主要用途 (2) 基本高通滤波 (3) 高频补偿滤波 (4) 微分滤波器 69
70 空域滤波器 - 锐化滤波器 锐化滤波器的主要用途 印刷中的细微层次强调 弥补扫描 挂网对图像的钝化 超声探测成象, 分辨率低, 边缘模糊, 通过锐化来改善 图像识别中, 分割前的边缘提取 锐化处理恢复过度平滑 暴光不足的图像 图像创艺 ( 只剩下边界的特殊图像 ) 尖端武器的目标识别 定位 70
71 空域滤波器 - 锐化滤波器 基本高通滤波 滤波器模板系数的设计 滤波器效果的分析 基本高通空域滤波的缺点和问题 7
72 空域滤波器 - 锐化滤波器 滤波器模板系数的设计 根据空域中高通冲激响应函数的图形来设计模板的系数 : g(x,y) = h(x,y) * f(x,y) 0 72
73 空域滤波器 - 锐化滤波器 设计模板系数的原则 ) 中心系数为正值, 外围为负值 2) 系数之和为 /25 * /9 *
74 空域滤波器 - 锐化滤波器 5 x 5 模板 /25 *
75 空域滤波器 - 锐化滤波器 3 x 3 模板 /9 *
76 空域滤波器 - 锐化滤波器 锐化模板特点 模板内系数有正有负, 表示差分运算 ; 模板内系数之和为 ( 对常数图像 f(m,n) c, 处理前后不变 ;2 对一般图像, 处理前后平均亮度不变 ) 滤波器效果的分析 常数或变化平缓的区域, 结果为 0 或很小, 图像很暗, 亮度被降低了 在暗的背景上边缘被增强了 图像的整体对比度降低了 计算时会出现负值, 归 0 处理为常见 76
77 空域滤波器 - 锐化滤波器 基本高通空域滤波的缺点和问题 高通滤波在增强了边的同时, 丢失了图像的层次和亮度 77
78 空域滤波器 - 锐化滤波器 高频补偿滤波 高频补偿滤波的原理 滤波器扩大因子及模板系数的设计 高频补偿滤波模板尺寸的选定 高频补偿滤波器效果的分析 78
79 空域滤波器 - 锐化滤波器 高频补偿滤波的原理 弥补高通滤波的缺陷, 在增强边和细节的同时, 不丢 失原图像的低频成分 高通滤波可看作为 : 高通 = 原图 低通在上式原图上乘一个扩大因子 A, 有高频补偿滤波 : 高频补偿 =A 原图 低通 79
80 空域滤波器 - 锐化滤波器 高频补偿滤波的原理高频补偿 = A 原图 低通 =(A ) 原图 + ( 原图 低通 ) =(A ) 原图 + 高通 当 A= 时, 高频补偿就是高通滤波, 当 A> 时, 原图像的一部分被加到高通中 特别是 Unsharp_Masking = A 原图 低通, 是印刷图像处理重要工具 (USM) 80
81 空域滤波器 - 锐化滤波器 高频补偿滤波的原理高频补偿 =(A ) * 原图 + 高通 USM = A * 原图 低通 8
82 空域滤波器 - 锐化滤波器 滤波器扩大因子及模板系数设计 对于 3x3 的模板, 设 w=9a ;( 高通时 w=8)a 的值决定了滤波器的特性 当 A=. 时, 意味着把 0. 个原图像加到基本高通上 当 A=.2 时, 结果处在上限的边缘 高频补偿模板 /9 * - w
83 空域滤波器 - 锐化滤波器 高通及高频补偿模板尺寸的选定 照理讲, 高通和高频补偿的模板尺寸可以比 3x3 大 例如 : 模板取 7x7, 高通权值为 48, 其它均为 -, 规整化系数为 /49 根据经验, 高通滤波模板很少有大于 3x3 的 83
84 空域滤波器 - 锐化滤波器 高频补偿滤波器效果的分析 高频补偿比高通的优点是很明显的, 即增强了边, 又保留了层次 噪音对结果图像的视觉效果有重要的影响, 高频补偿在增强了边的同时也增强了噪音 84
85 空域滤波器 - 锐化滤波器 微分滤波器 微分滤波器的原理 滤波器扩大因子及模板系数的设计 微分滤波器效果的分析 85
86 空域滤波器 - 锐化滤波器 微分滤波器的原理 均值产生平滑的效果, 而均值与积分相似, 由此而联想到, 微分能不能产生相反的效果, 即锐化的效果呢? 结论是肯定的 在图像处理中应用微分最常用的方法是计算梯度 函数 f(x,y) 在 (x,y) 处的梯度为一个向量 : f =[ f / x, f / y] 86
87 空域滤波器 - 锐化滤波器 微分滤波器的原理 计算这个向量的大小为 : f =mag( f )=[( f / x) 2 +( f / y) 2 ] /2 考虑一个 3x3 的图像区域,z 代表灰度级, 上式在点 z 5 的 f 值可用数字方式近似 ( f / x) 用 (z 5 z 6 ) 近似 ( f / y) 用 (z 5 z 8 ) 近似, 组合为 : f [(z5 - z6) 2 +(z5-z8) 2 ] /2 z z 4 z 2 z 5 z 3 z 6 z 7 z 8 z 9 87
88 空域滤波器 - 锐化滤波器 微分滤波器的原理 用绝对值替换平方和平方根有 : f z 5 -z 6 + z 5 -z 8 z z 2 z 3 另外一种计算方法是使用交叉差 : z 4 z 5 z 6 f [(z 5 -z 9 ) 2 +(z 6 -z 8 ) 2 ] /2 z 7 z 8 z 9 f z 5 -z 9 + z 6 -z 8 88
89 空域滤波器 - 锐化滤波器 微分滤波器模板系数设计 Roberts 交叉梯度算子 Prewitt 梯度算子 Sobel 梯度算子 89
90 空域滤波器 - 锐化滤波器 微分滤波器模板系数设计 z z 2 z 3 Roberts 交叉梯度算子 f z 5 -z 9 + z 6 -z 8 梯度计算由两个模板组成, 第一个求得梯度的第一项, 第二个求得梯度的第二项, 然后求和, 得到梯度 两个模板称为 Roberts 交叉梯度算子 z 4 z 7 z 5 z 8 z 6 z
91 空域滤波器 - 锐化滤波器 微分滤波器模板系数设计 Prewitt 梯度算子 3x3 的梯度模板 f (z 7 +z 8 + z 9 )-(z + z 2 + z 3 ) + (z 3 +z 6 + z 9 )-(z + z 4 + z 7 ) z z 2 z z 4 z 5 z 6-0 z 7 z 8 z 9 9
92 空域滤波器 Sobel 梯度算子 3x3 的梯度模板 f (z 7 +2z 8 + z 9 )-(z + 2z 2 + z 3 ) + (z 3 +2z 6 + z 9 )-(z + 2z 4 + z 7 ) z z 2 z z 4 z 5 z z 7 z 8 z 9 92
93 空域滤波器 - 锐化滤波器 微分滤波器效果的分析 直接使用, 与高通类似 微分滤波器的两种应用 () 梯度 >25 的赋最大值 255, 否则赋原值 边被增强, 背景保留 (2) 梯度 >25 的赋最大值 255, 否则赋 0 边被增强, 图被二值化 93
94 图像增强的频域法 频域增强的理论基础 频域增强的处理方法 频域增强与空域增强的关系 94
95 频域法图像增强引言 频域增强的理论基础 卷积理论 被处理图像 f(x,y) 变换函数 h(x,y) /* 线性 位置无关操作 目标图像 g(x,y) 有卷积 :g(x,y) = h(x,y) * f(x,y) 有等式 :G(u,v) = H(u,v)F(u,v) 有等式 :g(x,y) = F - [H(u,v)F(u,v)] 95
96 频域法图像增强引言 频域增强的原理 频率平面与图像空域特性的关系 图像变化平缓的部分靠近频率平面的圆心, 这个区域为低频区域 图像中的边 噪音 变化陡峻的部分, 以放射方向离开频率平面的圆心, 这个区域为高频区域 96
97 频域法图像增强引言 频域增强的原理 u 边 噪音 变化陡峭部分 变化平缓部分 v 97
98 频域法图像增强引言 频域增强的原理 u 边 噪音 变化陡峭部分 变化平缓部分 v 98
99 频域法图像增强引言 频域增强的处理方法 对于给定的图像 f(x,y) 和目标, 计算出它的傅立叶变换 F(u,v) 选择一个变换函数 H(u,v) /* 并非到空域找 计算出目标图像 g(x,y) g(x,y) = F - [H(u,v)F(u,v)] 99
100 频域法图像增强引言 频域增强与空域模板增强的关系 卷积的离散表达式, 基本上可以理解为模板运算的数学表达方式 M- N- g(x,y) = f*h = f(m,n)h(x m, y n) m=0 n=0 因此, 卷积的冲击响应 h(x,y), 被称为空域卷积模板, 这种称谓仅在模板相对中心原点是对称的时, 才是成立的 0 0
101 频域法图像增强引言 频域增强与空域增强的关系 在实践中, 小的空间模板比傅立叶变换用得多得多, 因为它们易于实现, 操作快捷 对于很多在空域上难以表述清楚的问题, 对频域概念的理解就显得十分重要 0
102 频域滤波器 频域滤波器 ) 低通滤波 2) 高通滤波 3) 同态滤波器
103 频域滤波器 在原始图像左边乘上 (-) x+y ; 计算离散傅立叶变换 (DFT), 即 F(u,v); 用滤波器函数 H(u,v) 乘以 F(u,v); 计算傅立叶反变换 ; 结果的实部再乘以 (-) x+y 0 3
104 频域滤波器 : 低通滤波 ) 低通滤波 频域低通滤波的基本思想 理想低通滤波器 Butterworth 低通滤波器
105 频域滤波器 : 低通滤波 频域低通滤波的基本思想 G(u,v) = F(u,v)H(u,v) F(u,v) 是需要平滑图像的傅立叶变换形式 H(u,v) 是选取的一个滤波器变换函数 G(u,v) 是通过 H(u,v) 减少 F(u,v) 的高频部分, 来得到的结果 运用傅立叶逆变换得到平滑后的图像
106 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器 理想低通滤波器的定义 理想低通滤波器截止频率的设计 理想低通滤波器的分析
107 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波波器的定义 一个二维的理想低通滤波器 (ILPF) 的转换函数满足 ( 是一个分段函数 ) H( u, v) = 0 if if D( u, v) D( u, v) > D D 0 0 其中 :D 0 为截止频率 D(u,v) 为距离函数 D(u,v)=(u 2 +v 2 ) /2
108 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的截面图 H(u,v) H(u,v) 作为距离函数 D(u,v) 的函数的截面图 0 D 0 D(u,v)
109 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的三维透视图 H(u,v) u v H(u,v) 作为 u v 的函数的三维透视图
110 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的截止频率的设计 先求出总的信号能量 P T : P T = N N u= 0 v= 0 P( u, v) 其中 : p(u,v) = F(u,v) 2 =R 2 (u,v) + I 2 (u,v) 是能量模
111 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的截止频率的设计 如果将变换作中心平移, 则一个以频域中心为原点,r 为半径的圆就包含了百分之 β 的能量 β 00 = u v P ( u, v) / P T 其中 : (u 2 +v 2 ) /2 <r
112 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的截止频率的设计
113 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的截止频率的设计 求出相应的 D 0 r=d 0 =(u 2 +v 2 ) /2 例子 : D 0 = 8, 8, 43, 78, 52 β = 90, 93, 95, 99, 99.5 整个能量的 90% 被一个半径为 8 的小圆周包含
114 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的计算. 对于给定的 β 2. 用下面的公式计算出截止频率 D 0 β = 00 P ( u, v) / P T u v r=d 0 =(u 2 +v 2 ) /2 3. 用频域理想低通滤波器 H(u,v) 与 F(u,v) 相乘 H( u, v) = 0 if if D( u, v) D( u, v) > D D 0 0
115 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的分析 整个能量的 90% 被一个半径为 8 的小圆周包含, 大部分尖锐的细节信息都存在于被去掉的 0% 的能量中 小的边界和其它尖锐细节信息被包含在频谱的至多 0.5% 的能量中 被平滑的图像被一种非常严重的振铃效果 理想低通滤波器的一种特性所影响
116 频域滤波器 : 低通滤波 理想低通滤波器的分析 振铃效果 理想低通滤波器的一种特性
117 频域滤波器 : 低通滤波 振铃效果解释 (a) 半径为 5 的频率域 ILPF (b) 相应的空间滤波器 ( 注意振铃 ) (c) 空间域的 5 个脉冲模拟 5 个像素值 (d) 空间域 (b) 和 (c) 的卷积
118 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 低通滤波器 Butterworth 低通滤波器的定义 Butterworth 低通滤波器截止频率的设计 Butterworth 低通滤波器的分析
119 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 低通滤波器的定义 一个截止频率在与原点距离为 D 0 的 n 阶 Butterworth 低通滤波器 (BLPF) 的变换函数如下 : H( u, v) = 2 + [ D( u, v) / D ] n 0
120 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 低通滤波器的截面图 H(u,v) H(u,v) 作为 D(u,v)/D 0 的函数的截面图 D(u,v)/D 0
121 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 滤波器截止频率的设计 变换函数中不存在一个不连续点作为一个通过的和被滤波掉的截止频率的明显划分 通常把 H(u,v) 开始小于其最大值的一定比例的点当作其截止频率点 有两种选择 : 选择 :H(u,v) = 0.5 当 D 0 = D(u,v) 时 H( u, v) = 2 + [ D( u, v) / D ] n 0
122 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 滤波器截止频率的设计 选择 2: H(u,v) = / 2 当 D 0 = D(u,v) 时 H ( u, v) = = 2 + ( 2 ) [ ] 2 D( u, v) / D n [ D( u, v) D ] n 0 / 0
123 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 低通滤波器的截面图 H(u,v) H(u,v) 作为 D(u,v)/D 0 的函数的截面图 / D(u,v)/D 0
124 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 低通滤波器的分析 在任何经 BLPF 处理过的图像中都没有明显的振铃效果, 这是滤波器在低频和高频之间的平滑过渡的结果 低通滤波是一个以牺牲图像清晰度为代价来减少干扰效果的修饰过程
125 频域滤波器 : 低通滤波 2 5
126 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 低通滤波器的分析 BLPF 处理过的图像中都没有振铃效果
127 频域滤波器 : 低通滤波 Butterworth 低通滤波器的分析
128 频域滤波器 : 高通滤波 2) 高通滤波 频域高通滤波的基本思想 理想高通滤波器 Butterworth 高通滤波器
129 频域滤波器 : 高通滤波 频域高通滤波的基本思想 G(u,v)=F(u,v)H(u,v) F(u,v) 是需要锐化图像的傅立叶变换形式 目标是选取一个滤波器变换函数 H(u,v), 通过它减少 F(u,v) 的低频部分来得到 G(u,v) 运用傅立叶逆变换得到锐化后的图像
130 频域滤波器 : 高通滤波 理想高通滤波器 理想高通滤波器的定义 理想高通滤波器截止频率的设计 理想高通滤波器的分析
131 频域滤波器 : 高通滤波 理想高通滤波器的定义 一个二维的理想高通滤波器 (ILPF) 的转换函数满足 ( 是一个分段函数 ) H( u, v) = 0 if if D( u, v) D( u, v) > D D 0 0 其中 :D 0 为截止频率 D(u,v) 为距离函数 D(u,v)=(u 2 +v 2 ) /2
132 频域滤波器 : 高通滤波 理想高通滤波器的截面图 H(u,v) H(u,v) 作为距离函数 D(u,v) 的函数的截面图 0 D 0 D(u,v)
133 频域滤波器 : 高通滤波 理想高通滤波器的三维透视图 H(u,v) u v H(u,v) 作为 u v 的函数的三维透视图
134 频域滤波器 : 高通滤波 Butterworth 高通滤波器 Butterworth 高通滤波器的定义 Butterworth 高通滤波器截止频率设计 Butterworth 高通滤波器的分析
135 频域滤波器 : 高通滤波 Butterworth 高通滤波器的定义 一个截止频率在与原点距离为 D 0 的 n 阶 Butterworth 高通滤波器 (BHPF) 的变换函数如下 : H( u, v) = 2 + [ D / D( u, v ] n 0 )
136 频域滤波器 : 高通滤波 Butterworth 高通滤波器的截面图 H(u,v) H(u,v) 作为 D(u,v)/D 0 的函数的截面图 D(u,v)/D 0
137 频域滤波器 : 高通滤波 Butterworth 高通滤波器截止频率设计 变换函数中不存在一个不连续点作为一个通过的和被滤波掉的截止频率的明显划分 通常把 H(u,v) 开始小于其最大值 () 的一定比例的点当作其截止频率点 有两种选择 : 选择 :H(u,v) = 0.5 当 D 0 = D(u,v) 时 H( u, v) = 2 + [ D / D( u, v ] n 0 )
138 频域滤波器 : 高通滤波 Butterworth 高通滤波器截止频率设计 选择 2: H(u,v) = / 2 当 D 0 = D(u,v) 时 H( u, v) = = 2 + ( 2 ) 2 [ D / D( u, v) ] n [ D / D( u, v ] n 0 0 )
139 频域滤波器 : 高通滤波 Butterworth 高通滤波器的分析 问题 : 低频成分被严重地消弱了, 使图像失去层次 改进措施 : 加一个常数到变换函数 H(u,v) + A 这种方法被称为高频强调 为了解决变暗的趋势, 在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化 这种方法被称为后滤波处理
140 频域滤波器 : 同态滤波器 3) 同态滤波器 同态滤波器的基本思想 同态滤波器的定义 同态滤波器的效果分析
141 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的基本思想 一个图像 f(x,y) 可以根据它的照度分量和反射分量的乘积来表示 f (x,y) = i (x,y)r (x,y) 其中 :i (x,y) 为照度分量函数, r (x,y) 为反射分量函数 通过同时实现压缩亮度范围和增强对比度, 来改进图像的表现
142 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的定义 因为两个函数乘积的傅立叶变换不是可分离的, 也即 : F{f(x,y)} F{i(x,y)}F{r(x,y)} 然而假设我们定义 z(x,y) = ln f(x,y) = ln i(x,y)r(x,y) =lni(x,y)+lnr(x,y)
143 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的定义 那么有 : F{z(x,y)} = F{ln f(x,y)} = F{ln i(x,y)} + F{ln r(x,y)} 或 Z(u,v) = I(u,v) + R(u,v) 其中 I(u,v) 和 R(u,v) 分别是 ln i(x,y) 和 ln r(x,y) 的傅立叶变换
144 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的定义用滤波器函数 H(u,v) 的方法处理 Z(u,v), 有 : S(u,v) = H(u,v)Z(u,v) = H(u,v)I(u,v) + H(u,v)R(u,v) 其中 S(u,v) 是结果图像的傅立叶变换在空域中 : s(x,y) = F - {S(u,v)} =F - {H(u,v)I(u,v)} + F - {H(u,v)R(u,v)}
145 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的定义 通过设 : i (x,y) = F - {H(u,v)I(u,v)} r (x,y) = F - {H(u,v)R(u,v)} 上页等式可以表示为 : s(x,y) = i (x,y) + r (x,y) 最后, 通过 i (x,y) 和 r (x,y) 的逆操作 ( 指数操作 ) 产生增强后的图像 g(x,y)
146 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的定义 也即 : g(x,y) = exp[s(x,y)] =exp[i (x,y)] exp[r (x,y)] =i 0 (x,y)r 0 (x,y) 其中 i 0 (x,y) = exp[i (x,y)] 和 r 0 (x,y) = exp[r (x,y)] 是输出图像的照度和反射分量 g 0 (x,y) = i 0 (x,y) r 0 (x,y)
147 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的定义 利用前述概念进行增强的方法可以归纳为 : f(x,y) ln FFT H(u,v) (FFT) - exp g(x,y) 这个方法基于一类称作同态系统的特殊情况 在此特定应用中, 问题的关键在于将照度和反射分量进行分离 同态滤波器函数 H(u,v) 能够分别对这两部分进行操作
148 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的效果分析 图像的照度分量的特点是平缓的空域变化, 而反射分量则近于陡峭的空域变化 这些特性使得将图像的对数的傅立叶变换的低频部分对应于照度分量, 而高频部分对应于反射分量 尽管这种对应关系只是一个粗略的近似, 但它们可以用于优化图像的增强操作
149 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的效果分析 一个好的控制可以通过用同态滤波器对照度和反射分量分别操作来得到 这个控制要求指定一个滤波器函数 H(u,v), 它对于傅立叶变换的低频和高频部分的影响是不同的
150 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的截面图 H(u,v) H(u,v) 作为 D(u,v) 的函数的截面图 γ H γ L 0 照度分量 D 0 反射分量 D(u,v)
151 频域滤波器 : 同态滤波器 同态滤波器的效果分析 如果参数 γ L 和 γ H 的选取使得 γ L <, γ H > 前图所示的滤波器函数将减少低频部分 扩大高频部分, 最后的结果将是既压缩了有效范围, 又扩大了对比度
152 频域滤波器 : 同态滤波器 5 2
153 小波变换图像增强法 原理 : 尺度函数和小波函数表现为低通和高通滤波器特性, 得到的小波变换系数矩阵分别表示的是不同的频率特性 步骤 : 计算二维 DWT 修改变换系数 计算反变换 5 3
154 小波变换图像增强 Approximation Vertical detail Horizontal detail Diagonal details
155 小波变换图像增强 修正 乘系数 阈值处理
156 小波变换图像增强 二层 DWT 原图
157 小波变换图像增强 最低尺度近似分量置零 重构图像 5 7
158 小波变换图像增强 近似分量和水平分量置零 重构图像 5 8
159 彩色图像增强 伪彩色 (pseudo color) 增强 伪彩色增强就是将灰度图像的各灰度级按照线性或非线性的映射方法变换成不同的颜色, 得到一幅彩色图像的增强技术 它的结果可改善图像的视觉效果, 提高分辨率, 使得图像的细节更加突出, 目标更容易识别 5 9
160 彩色图像增强 6 0
161 彩色图像增强 6
162 彩色图像增强 真彩色图像在 RGB 模型下的直接增强 6 2
163 彩色图像增强 真彩色图像在 HSI 模型下的增强 HIS(HSV) 模型 色调 H(Hue): 它表明颜色的种类, 取决于主波长 ; 饱和度 S(Saturation): 表示颜色浓淡的物理量 亮度 I(Intensity)/V(Value): 人眼所感受到的颜色明暗程度的物理量 特点 : () 亮度分量与颜色无关 ; (2) 色调和饱和度分量与人感受颜色的方式紧密相连 6 3
164 彩色图像增强 6 4
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第 5 章 图像增强技术 本章所讲解的图像处理基本目的之一是改善图像质量, 而改善图像最常用的技术是图像增强, 图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果, 使图像更加清晰, 便于人和计算机对图像进一步的分析和处理 图像增强按作用域可分为空域内处理和频域内处理, 空域内处理是直接对图像进行处理 ; 频域内处理是在图像的某个变换域内, 对图像的变换系数进行运算, 然后通过逆变换获得图像增强效果 本章将详细地介绍通过
数字图像处理 第 十 一章 数字图像处理中的 滤波器设计
数字图像处理 第 十 一章 数字图像处理中的 滤波器设计 CH11 图像处理中的滤波器设计 l 序 言 l 一 低通滤波器法 l 二 高通滤波器法 l 三 带通和带阻滤波器法 l 四 同态滤波 l 五 维纳估计器 l 六 匹配检测器 l 要点总结 l 上机实习 CH11 图像处理中的滤波器设计 l 序 言 输入图象 傅立叶变换 滤波器 傅立叶反变换 附加处理 输出图象 1 低通滤波器法 l 1) 原理
目录 l 傅立叶变换 l 低通 高通滤波器 l 带通和带阻滤波器 l 同态滤波器
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MATLAB 在图像处理技术方面的应用 李了了邓善熙 ( 合肥工业大学仪器仪表学院, 安徽合肥 230009) 摘要 : 本文介绍了 MATLAB 语言的特点以及图像处理工具箱实现的经典图像处理技术 应用该工具箱对一实拍的芯片图像进行前期预处理, 通过实例验证了该语言具有强大的矩阵运算与图形处理能力, 是一种简洁易学, 可读性强 功能强大的应用软件, 对它的应用可以快速实现模拟仿真, 大大提高实验效率
Lecture 03. 灰度直方图与点运算
数字图像处理 灰度直方图与点运算 灰度直方图 定义 灰度直方图 (histogam) 是灰度级的函数, 描述的是图像中每种灰度级像素的个数, 反映图像中每种灰度出现的频率 横坐标是灰度级, 纵坐标是灰度级出现的频率 灰度直方图与点运算 2 208 年 3 月 2 日 灰度直方图 图像及其灰度直方图的例子 (52 像素 *52 像素 ) 图像 灰度直方图 灰度直方图与点运算 3 208 年 3 月 2
一
一 单项选择题 1. 一幅灰度级均匀分布的图象, 其灰度范围在 [0,55], 则该图象的信息量为 :D A. 0 B.55 C.6 D.8. 图象与灰度直方图间的对应关系是 : B A. 一一对应 B. 多对一 C. 一对多 D. 都不对 3. 下列算法中属于图象锐化处理的是 : C A. 低通滤波 B. 加权平均法 C. 高通滤 D. 中值滤波 4. 下列算法中属于点处理的是 : B A. 梯度锐化
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诚浩证券咨询早报
网 信 证 券 咨 询 早 报 ( 港 股 ) 网 信 证 券 公 司 研 发 部 主 办 2016-07-20 一 港 股 市 场 指 数 与 数 据 代 码 名 称 最 新 价 涨 跌 额 涨 跌 幅 7 月 19 日 开 最 高 最 低 7 月 18 日 收 成 交 额 ( 港 元 ) 110000 恒 生 指 数 21673.20-129.98-0.60% 21734.34 21767.88
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实验六图形用户界面和图像处理实验 一 实验目的 1. 掌握图形用户界面 (GUI) 的设计 ; 2. 掌握数字图像的读取与显示方法 ; 3. 了解图像灰度变换与直方图方法 ;; 4. 了解图像的增强和滤波方法 ; 5. 了解图像的空间变换方法 ; 6. 了解图像边缘检测与分割方法 二 实验内容 1. 创建一个简单的 GUI 程序, 在图形用户界面上显示如下图界面, 并通过按钮控制显示正弦曲线或余弦曲线
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张海峰 姚先国 张俊森 借鉴 的有效教育概念 本文利用 年间的中国省级面板数据估计了平均教育年限 教育数量 和平均师生比率 教育质量 对地区 劳动生产率的影响 本文的实证分析结果表明 以师生比率衡量的教育质量对劳动生产 率有显著且稳健的正效应 在均值处师生比率每上升一个标准差 有助于提高地区劳动生产率约 教育数量对劳动生产率的影响大小部分取决于教育质量的高低 教育质量越高教育数量对劳动生产率的促进效应越大
数据和方法 研究区概况 机载高光谱数据收集 样地冠层光谱数据收集
刘丽娟 庞 勇 范文义 李增元 李明泽 东北林业大学林学院 黑龙江哈尔滨 中国林业科学研究院资源信息研究所 北京 杭州师范大学遥感与地球科学研究院 浙江杭州 将机载 和 高光谱数据整合 既可以获取可见光 近红外 短波红外区间连续的窄波段地物光谱 又能得到很高的空间分辨率 为高覆盖度的森林树种识别又增加了一种新方法 但是由于两种传感器的光谱响应不同 接收到的辐射值差异较大 如何将两种数据有效整合目前仍
北 京 华 图 宏 阳 教 育 文 化 发 展 股 份 有 限 公 司 2013 年 度 及 2012 年 度 ( 除 特 别 说 明 外, 金 额 单 位 为 人 民 币 元 ) 一 公 司 基 本 情 况 北 京 华 图 宏 阳 教 育 文 化 发 展 股 份 有 限 公 司 ( 以 下 简 称 本 公 司 或 公 司 ) 前 身 为 北 京 华 图 宏 阳 教 育 文 化 发 展 有 限 公
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! # ! # 第 吕玉 琦 等 人 体 心 脏 的 三 维 超 声 成 像 期 左 心 室边界 轮廓 的 校 正 由于 采 集 幅 图 象时 探 头 位 置 及 角度 稍 有变 化 就 会 导 致 幅 图象 的 心 尖 位置 及 左 心 室 长 轴 位置 在 图象 中 不 重合 因 此 必 须 进 行轮 廓 校 正 校 正 以 第 幅 二 维超 声 心 动 图 为 标 准 对 后 续的 幅 图 象
DOI: 10
第 卷第 4 期 全球变化数据学报 Vol. No.4 018 年 1 月 Journal of Global Change Data & Dscovery Dec. 018 量子遥感图像数据增强算法研究 毕思文 *, 柯余仙 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室, 北京 100101 摘要 : 针对目前由于传感器性能或外界因素影响造成的遥感图像对比度及亮度偏低, 细节特征不明显等不足,
山东建筑大学学分制管理规定（试行）
山 建 大 校 字 2015 67 号 山 东 建 筑 大 学 关 于 印 发 学 分 制 管 理 规 定 ( 试 行 ) 的 通 知 各 院 部 校 直 各 部 门 : 山 东 建 筑 大 学 学 分 制 管 理 规 定 ( 试 行 ) 已 经 学 校 研 究 同 意, 现 印 发 给 你 们, 请 认 真 遵 照 执 行 山 东 建 筑 大 学 2015 年 8 月 7 日 1 山 东 建 筑
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中国科学技术大学研究生课程 (PI05302) 自我介绍 数字图像处理 何清波博士 副教授安徽合肥 Email:qbhe@ustc.edu.cn 电话 : 3607985 主讲教师 : 何清波博士, 副教授 办公地点 : 力学二楼 401 联系电话 :0551-3607985(O) Email: qbhe@ustc.edu.cn 助教 : 汪湘湘 Email: xifan@mail.ustc.edu.cn
第一章三角函数 1.3 三角函数的诱导公式 A 组 ( ) 一 选择题 : 共 6 小题 1 ( 易诱导公式 ) 若 A B C 分别为 ABC 的内角, 则下列关系中正确的是 A. sin( A B) sin C C. tan( A B) tan C 2 ( 中诱导公式 ) ( ) B. cos(
第一章三角函数 1. 三角函数的诱导公式 A 组 一 选择题 : 共 6 小题 1 ( 易诱导公式 ) 若 A B C 分别为 ABC 的内角 则下列关系中正确的是 A. sin( A B) sin C C. tan( A B) tan C ( 中诱导公式 ) B. cos( B C) cos A D. sin( B C) sin A sin60 cos( ) sin( 0 )cos( 70 ) 的值等于
Lecture 06. 图像频域变换
数字图像处理 频域变换 背景 法国数学家傅里叶 ( 生于 1768 年 在 1822 年出版的 热分析理论 一书中指出 : 任何周期函数都可以表达为不同频率的正弦和或余弦和的形式 即傅里叶级数 20 世纪 50 年代后期 快速傅里叶变换算法出现 得到了广泛的应用 频域变换 2 2018 年 4 月 2 日 背景 频域变换 3 2018 年 4 月 2 日 背景 在计算机的图像处理中 所谓图像变换就是为达到图像处理的某种目的而使用的一种数学技巧
通 过 上 述 尽 职 调 查, 项 目 小 组 出 具 了 江 西 省 奥 特 多 电 器 股 份 有 限 公 司 尽 职 调 查 报 告 二 内 核 意 见 我 公 司 推 荐 挂 牌 项 目 内 核 小 组 对 奥 特 多 电 器 拟 申 请 在 全 国 中 小 企 业 股 份 转 让 系 统
东 北 证 券 股 份 有 限 公 司 关 于 推 荐 江 西 省 奥 特 多 电 器 股 份 有 限 公 司 进 入 全 国 中 小 企 业 股 份 转 让 系 统 挂 牌 并 公 开 转 让 的 推 荐 报 告 根 据 全 国 中 小 企 业 股 份 转 让 系 统 有 限 责 任 公 司 ( 以 下 简 称 系 统 公 司 ) 颁 布 的 全 国 中 小 企 业 股 份 转 让 系 统 业 务
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刘勇控制系智能系统与控制研究所 内容提要 相关概念 摄像机模型 图象表示方法 图象预处理技术 图象分割技术 特征提取技术 图象匹配技术 2 参考书目 David A. Forsyth, Jean Ponce. 计算机视觉 一种现代方法. 电子工业出版社,2004. 贾云得.. 科学出版社. 2000. 3 相关概念 4 : 研究用计算机模拟生物外显或者宏观视觉功能的科学和技术 目标 : 用图象创建或者恢复现实世界模型
图所示 ), 请确定并画出 y( 的频谱 Y(j ) x( cos(5m -5m -3m 3m 5m cos(3m -3m 3m y( X(jω) -m m ω 4 ( 分 ) 一个离散 LTI 系统, 其输入 x [n] 和输出 y[n] 满足下列差分方程 : y [ n] y[ n ] x[ n
![图所示 ), 请确定并画出 y( 的频谱 Y(j ) x( cos(5m -5m -3m 3m 5m cos(3m -3m 3m y( X(jω) -m m ω 4 ( 分 ) 一个离散 LTI 系统, 其输入 x [n] 和输出 y[n] 满足下列差分方程 : y [ n] y[ n ] x[ n](/thumbs/92/110009702.jpg "图所示 ), 请确定并画出 y( 的频谱 Y(j ) x( cos(5m -5m -3m 3m 5m cos(3m -3m 3m y( X(jω) -m m ω 4 ( 分 ) 一个离散 LTI 系统, 其输入 x [n] 和输出 y[n] 满足下列差分方程 : y [ n] y[ n ] x[ n")
计算题 ( 3) 图 4- 所示的系统中, 输入信号及带通滤波器的特性如下, 求输出信号及其频谱 sin( 函数已知 f (, s( cos( H( ) j ( ) f( s( f ( s( 带通滤 y( ) 波器 - - -999 图 4-(a) 图 4-(b) 999 (rad/s) 某 LTI 连续时间系统如图 4- 所示, 已知当 f ( u( 时, 系统的全响应为 y( ( 5e 5e 3
第 38 卷第 6 期 Vol.38 No 年 6 月 曹 慧等 : 基于伪暗原色的红外增强技术研究 June 2016 灰度值进行了限制 平台直方图均衡化算法是目前常用且有效的红外图像增强算法 [3], 但平台阈值选取得不当很容易造成增强后的图像质量下降 本文在红外图像增强算法的研究
![第 38 卷第 6 期 Vol.38 No 年 6 月 曹 慧等 : 基于伪暗原色的红外增强技术研究 June 2016 灰度值进行了限制 平台直方图均衡化算法是目前常用且有效的红外图像增强算法 [3], 但平台阈值选取得不当很容易造成增强后的图像质量下降 本文在红外图像增强算法的研究](/thumbs/92/109993994.jpg "第 38 卷第 6 期 Vol.38 No 年 6 月 曹 慧等 : 基于伪暗原色的红外增强技术研究 June 2016 灰度值进行了限制 平台直方图均衡化算法是目前常用且有效的红外图像增强算法 [3], 但平台阈值选取得不当很容易造成增强后的图像质量下降 本文在红外图像增强算法的研究")
2016 年 6 月 nfrared Technology June 2016 基于伪暗原色的红外增强技术研究 曹慧 1, 张宝辉 2, 陈磊 1, 杨开峰 (1. 南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏南京 210094; 2. 北方夜视科技集团有限公司南京研发中心, 江苏南京 211106) 摘要 : 基于红外图像与可见光雾化图像之间的相似性, 通过比较红外图像的灰度均值和图像亮暗程度的灰度阈值,
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Microsoft Word - chapter6_ doc
(Image Restoration) 图像增强 : 用适当方式改善图像质量, 增强图像的视觉效果, 以适应人眼的视觉和心理, 不用考虑增强处理后的图像是否符合原有图像, 是否失真 图像复原 : 试图利用退化过程的先验知识, 去恢复已被退化图像的本来面目 成像系统受各种因素的影响, 导致了图像质量的降低, 或者说是退化 由于获得图像的方法不同 ( 光学 光电子或电子等 ), 有多种退化形式, 都使成像的分辨率和对比度退化,
你的第一本 Photoshop 书 图 1.3 图 1.4 RGB 图 1.5 图 三原色光的概念 R Red G Green B Blue RGB RGB R B 3 1 RGB RGB 256 0~ RGB
第 1 章色彩基础知识 Photoshop Photoshop 1.1 RGB 色彩模式 1.1 1.2 图 1.1 图 1.2 Photoshop sample0101.png 1.3 > CTRL O Windows Photoshop Photoshop Photoshop F8 > 1.4 B R 你的第一本 Photoshop 书 图 1.3 图 1.4 RGB 1.5 1.6 图 1.5
Win 98/ME/2000/XP Photostudio 5.0 I 5.0 Windows 98/ME/2000/XP C i C ii C iii C iv C 1 1-1 1 1 1 1 2 2-2 2 2 2-3 2 2-4 2 2-5 2 2-6 2-7 2 2 2-8 2 2-9 2 2-10 3 3-1 3 3-2 3 3-3 3 3-4 3 3-5 3 3-6 3 3-7 3
1 线性空间 基 维数和坐标 3 子空间 4 线性空间的同构 5 线性映射 6 线性映射的像与核 7 线性变换 8 不变子空间 厦门大学数学科学学院网址 :gdjpkc.xmu.edu.c; IP://
线性空间与线性映射 知识回顾 1 线性空间 基 维数和坐标 3 子空间 4 线性空间的同构 5 线性映射 6 线性映射的像与核 7 线性变换 8 不变子空间 厦门大学数学科学学院网址 :gdjpkc.xmu.edu.c; IP://11.19.180.133 1 线性空间 厦门大学数学科学学院网址 :gdjpkc.xmu.edu.c; IP://11.19.180.133 定义称 V 是数域 F 上的线性空间,
年中考核报告
Avizo 软件的数据分析和图像分割 报告人 : 张凯 课题组 : 多学科同步辐射形貌站 报告提纲 1 2 应用例子 1:Avizo 的数据分析功能 DEI-CT 应用例子的原理和实验参数确定 2: 样品孔洞直径测量 3 应用例子 3: 分水岭图像分割算法 4 Avizo 的使用总结 volume data/images/foam/foam.am 图像处理的基本流程 : 1. 滤波 2. 二值化 3.
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实验六图形用户界面和图像处理实验 一 实验目的 1. 掌握图形用户界面 (GUI) 的设计 ; 2. 掌握数字图像的读取与显示方法 ; 3. 了解图像灰度变换与直方图方法 ;; 4. 了解图像的增强和滤波方法 ; 5. 了解图像的空间变换方法 ; 6. 了解图像边缘检测与分割方法 二 实验内容 1. 创建一个简单的 GUI 程序, 在图形用户界面上显示如下图界面, 并通过按钮控制显示正弦曲线或余弦曲线
《数字电路与系统》
一 课程基本信息 信号与系统 A 课程编号 :2020193 大纲编号 :201601 课程名称 : 信号与系统 A 课程类别 : 专业基础课学分 :4 学时 :68 课堂讲授 :56 上机实验 :12 适用范围 : 电子信息工程专业 通信工程专业预修课程 : 电路 二 课程性质与任务 本课程是电子信息工程专业 通信工程专业所必修的一门重要的专业基础课 课程主要学习确定信号的特性, 线性时不变系统的特性,
数字信号处理 第五章04 IIR数字滤波器-脉冲响应不变变换法.ppt [兼容模式]
![数字信号处理 第五章04 IIR数字滤波器-脉冲响应不变变换法.ppt [兼容模式]](/thumbs/98/138235355.jpg "数字信号处理 第五章04 IIR数字滤波器-脉冲响应不变变换法.ppt [兼容模式]")
数字信号处理 周治国 2015.11 第五章数字滤波器 IIR 数字滤波器 脉冲响应不变变换法 1 从模拟低通滤波器设计数字低通滤波器 (1) 脉冲 / 阶跃响应不变法 (2) 双线性变换法 一 从模拟滤波器设计数字滤波器 2 IIR 数字低通滤波器的频率变换 ( 高通 带通 带阻数字滤波器的设计 (1) 直接由模拟原型到各种类型数字滤波器的转换 (2) 从数字低通滤波器到各种类型数字滤波器的转换
fvalue = (pdata[y][i] + pdata[y][i + 1]) / 2; pdata[y][nhalfw + i] -= fvalue; fvalue = (pdata[y][nhalfw - 1] + pdata[y][nhalfw - 2]) / 2; pdata[y][nwi
![fvalue = (pdata[y][i] + pdata[y][i + 1]) / 2; pdata[y][nhalfw + i] -= fvalue; fvalue = (pdata[y][nhalfw - 1] + pdata[y][nhalfw - 2]) / 2; pdata[y][nwi](/thumbs/62/47792274.jpg "fvalue = (pdata[y][i] + pdata[y][i + 1]) / 2; pdata[y][nhalfw + i] -= fvalue; fvalue = (pdata[y][nhalfw - 1] + pdata[y][nhalfw - 2]) / 2; pdata[y][nwi")
#include #include #include // 二维离散小波变换 ( 单通道浮点图像 ) void DWT(IplImage *pimage, int nlayer) // 执行条件 if (pimage) if (pimage->nchannels == 1 && pimage->depth == IPL_DEPTH_32F
The Halftone Screen Algorithm of Error Diffusion Research Based on Edge Detection
The Halftone Screen Algorithm of Error Diffusion Research Based on Edge Detection ZHAO Lianqing, CHEN Yuhang School of Electric and Electronic engineering, North China Electric Power University, Beijing,
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國 民 小 學 及 國 民 中 學 補 救 教 學 實 施 方 案 中 華 民 國 100 年 10 月 27 日 臺 國 ( 二 ) 字 第 1000193000 號 函 中 華 民 國 103 年 1 月 24 日 臺 教 國 署 國 字 第 1030004427 號 函 壹 方 案 緣 起 教 育 是 國 家 經 濟 社 會 發 展 的 重 要 投 資, 落 實 教 育 機 會 均 等 的 理
C++ 程序设计 告别 OJ1 - 参考答案 MASTER 2019 年 5 月 3 日 1
C++ 程序设计 告别 OJ1 - 参考答案 MASTER 2019 年 月 3 日 1 1 INPUTOUTPUT 1 InputOutput 题目描述 用 cin 输入你的姓名 ( 没有空格 ) 和年龄 ( 整数 ), 并用 cout 输出 输入输出符合以下范例 输入 master 999 输出 I am master, 999 years old. 注意 "," 后面有一个空格,"." 结束,
Photoshop CS6 艺术设计案例教程 ( 第二版 ) 1.1 Photoshop 的应用领域 Photoshop,,, Photoshop Photoshop 的用途 Photoshop CIS ( ) ( ) 案例展现 ~ 1
Chapter ０１ Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ ＣＳ６ 的基本操作 本章内容 1.1 Photoshop 的应用领域 1.6 控制面板的显示与隐藏 1.2 位图和矢量图的特性 1.7 新建 打开与保存文件 1.3 像素和分辨率的关系 1.8 图像的缩放 1.4 色彩模式 1.9 屏幕显示模式 1.5 Photoshop CS6 界面 1.10 计算机图形图像常用的色彩模式 Photoshop CS6 艺术设计案例教程
2005 ( )... 1 2005... 5 2005... 10 2005... 16 2005... 20 2005... 23 2005 ( )... 30 200 5... 37 2005... 43 2005... 47 2005... 52 2005 ( )... 58 2005... 63 2005 ( )... 68 2005 (WA T)... 73 2005 ( ) 2005
器之 间 向一致时为正 相反时则为负 ③大量电荷的定向移动形成电 流 单个电荷的定向移动同样形成电流 ３ 电势与电势差 １ 陈述概念 电场中某点处 电荷的电势能 Ｅ ｐ 与电荷量 ｑ Ｅｐ 的比值叫做该点处的电势 表达式为 Ｖ 电场中两点之间的 ｑ 电势之差叫做电势差 表达式为 ＵＡＢ Ｖ Ａ ＶＢ ２ 理解概念 电势差是电场中任意两点之间的电势之差 与参考点的选择无关 电势是反映电场能的性质的物理量
使 小 趙 有 機 可 趁 二 員 工 法 紀 觀 念 薄 弱 小 趙 身 為 主 管, 竟 假 藉 職 務 之 便, 利 用 平 時 得 經 常 申 請 出 差 之 機 會, 虛 立 出 差 名 目, 實 係 法 紀 觀 念 薄 弱 使 然 肆 具 體 改 進 措 施 或 建 議 一 訂 定 或
案 例 一 未 實 際 出 差, 詐 領 差 旅 費 壹 案 情 摘 要 小 趙 為 某 機 關 主 管, 負 責 該 機 關 業 務 之 進 行 及 督 導 等 職 務, 為 依 法 令 服 務 於 國 家 所 屬 機 關 而 具 有 法 定 職 務 權 限 之 公 務 員 小 趙 自 101 年 9 月 19 日 起, 意 圖 為 自 己 不 法 所 有, 利 用 出 差 督 導 辦 理 業 務
基于自适应分数阶微分的医学图像增强算法 作者 陈向阳, 谭礼健 机构 广西民族大学理学院 ; 重庆邮电大学自动化学院 发表期刊 计算机应用研究 预排期卷 2017 年第 34 卷第 11 期 访问地址
基于自适应分数阶微分的医学图像 作者 陈向阳 谭礼健 机构 广西民族大学理学院 ; 重庆邮电大学自动化学院 发表期刊 计算机应用研究 预排期卷 17 年第 34 卷第 11 期 访问地址 http://www.arocmag.com/article/-17-11-49.html 发布日期 16-11-8 14:53:1 引用格式 陈向阳 谭礼健. 基于自适应分数阶微分的医学图像 [J/OL]. [16-11-8].
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产品编号 : LEDARE 里代尔 LED 灯泡 :E27,5000 开, 球形 / 乳白色,600 流明 LED1420G8K5 供应商编号 : 信息 600 流明 5000 开 小于一秒 可调光 灯具尺寸 ( 单位 : 毫米 ) 120 x 60 8 瓦 600 流
LEDARE 里代尔 LED 灯泡技术规格 产品编号 : 00301423 LEDARE 里代尔 LED 灯泡 :E27,600 流明, 可调光 / 球形透明 LED1423G9/LED1427G9 供应商编号 : 22858/21633 信息 600 流明 小于 1 秒 可调光 灯具尺寸 ( 单位 : 毫米 ) 120 x 60 8.6 瓦 600 流明 灯具功率因素 0.7 显色 87 产品编号
二 课程学习目标与教学内容和方法的对应关系支撑的毕业要求 - 教学方法考核方式课程目标教学内容学时指标点 1-3: 针对一个复杂工实验报告课程目标 1: 程系统问题, 能够应用成果演示掌握数字图像处理领工程基础和专业知识进课程设计答域的基本概念 基本 1. 数字图像行正确认识与推理辩理论和基本方法,
数字图像处理基础 课程教学大纲 课程代码 :AU326 开课学期 :5 学分 / 学时 :2/32 ( 理论学时 :24; 实验学时 :8) 课程类别 : 专业基础类必修课先修课程 : 后修课程 : 无开课单位 : 电子信息与电气工程学院 课程团队负责人 : 周越 大纲执笔 : 周越 责任教授 : 周越 审核 : 赵群飞 一 课程学习目标及其与指标点的关系 数字图像处理基础 是自动化专业的专业必修课程
一 课 程 基 本 情 况 课 程 名 称 工 程 应 用 数 学 ( 计 算 机 类 ) 编 码 51611026 所 属 部 门 工 业 中 心 课 程 所 属 专 业 课 程 所 属 模 块 数 学 计 算 机 类 任 课 教 师 情 况 ( 人 数 ) 教 授 副 教 授 讲 师 助 教 3
附 表 深 圳 职 业 技 术 学 院 文 化 育 人 示 范 课 程 建 设 项 目 申 请 书 课 程 名 称 工 程 应 用 数 学 ( 计 算 机 类 ) 课 程 性 质 课 程 负 责 人 所 属 专 业 所 属 部 门 基 础 课 郑 红 数 学 工 业 中 心 填 表 日 期 2015-12-28 深 圳 职 业 技 术 学 院 制 二 一 五 年 十 二 月 1 一 课 程 基 本
东南大学硕士学位论文 LCD 显示中灰度控制机理的研究及电路实现姓名 : 曹志香申请学位级别 : 硕士专业 : 微电子学与固体电子学指导教师 : 孙大有 20040327 LCD 显示中灰度控制机理的研究及电路实现 作者 : 曹志香 学位授予单位 : 东南大学 相似文献 (1 条 ) 1.
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2010 2010 1 1.1 1.2 1.3 ( ) 2 2.1 2010.9.30 2009.12.31 % 4,126,073,567.93 3,693,840,245.74 11.70% 1,168,078,495.46 1,025,785,662.02 13.87% 479,722,800.00 479,722,800.00 0.00% / 2010 7-9 2.43 2.14 13.55%
第 3 期 杜海顺, 等 : 基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器 405 波器 (HF)/ 自适应方向混合滤波器 (AHF) 等. 这 些混合矢量滤波器能够有效地滤除彩色图像中混 合噪声, 然而这些混合矢量滤波器在结构自适应方面有很大的局限性 [1]. 在分析当前国内外彩色图 [23] 像滤
![第 3 期 杜海顺, 等 : 基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器 405 波器 (HF)/ 自适应方向混合滤波器 (AHF) 等. 这 些混合矢量滤波器能够有效地滤除彩色图像中混 合噪声, 然而这些混合矢量滤波器在结构自适应方面有很大的局限性 [1]. 在分析当前国内外彩色图 [23] 像滤](/thumbs/92/107998252.jpg "第 3 期 杜海顺, 等 : 基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器 405 波器 (HF)/ 自适应方向混合滤波器 (AHF) 等. 这 些混合矢量滤波器能够有效地滤除彩色图像中混 合噪声, 然而这些混合矢量滤波器在结构自适应方面有很大的局限性 [1]. 在分析当前国内外彩色图 [23] 像滤")
第 37 卷第 3 期 2007 年 5 月 东南大学学报 ( 自然科学版 ) JOURNAL OF SOUTHEAST UNIVERSITY(NaturalScienceEdition) Vol 37 No 3 May 2007 基于像素类型的彩色图像混合矢量自适应滤波器 1 杜海顺 1 汪凤泉 2 朱延平 ( 1 东南大学仪器科学与工程学院, 南京 210096) ( 2 江苏海事职业技术学院信息工程系,
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红外技术 208 年 2 月 Infrared Technology Dec. 208 图像处理与仿真 一种基于引导滤波图像分层的红外图像细节增强算法 葛朋 杨波 韩庆林 刘鹏 陈树刚 胡窦明 张巧燕 ( 昆明物理研究所 云南昆明 650223) 摘要 : 为了解决高动态红外图像在常规显示设备上显示时容易出现图像整体对比度低 弱小目标细节模糊等问题 提出了一种基于引导滤波图像分层的红外图像细节增强算法
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中国获取全球石油资源的战略选择 孙学峰 王海滨 大国获得海外石油权益的基本目标是希望能够顺利进入 分 享石油资源 理想目标则是能够逐步稳定 扩大既有的石油开采权益 大国 分享石油资源的关键在于能否有效降低竞争对手 包括先进入国家和其他后 进入国家 的抵制 争取资源拥有国的支持 从中国能源外交的实践来看 有 限分流是成功分享海外石油权益最为重要的战略 而有效化解竞争对手干扰的 主要策略包括限制收益和借助矛盾
工程项目进度管理 西北工业大学管理学院 黄柯鑫博士 甘特图 A B C D E F G 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 甘特图的优点 : 直观明了 ( 图形化概要 ); 简单易懂 ( 易于理解 ); 应用广泛 ( 技术通用 ) 甘特图的缺点 : 不能清晰表示活动间的逻辑关系 WBS 责任分配矩阵 ( 负责〇审批
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嘉 義 縣 104 年 新 港 溪 北 六 興 宮 正 黑 麵 三 媽 盃 小 六 學 藝 競 試 國 文 試 卷 一 一 般 選 擇 題 : 1. 下 列 選 項 中, 哪 一 組 字 的 讀 音 是 相 同 的?(A) 躡 足 / 攝 影 (B) 淒 慘 / 妻 兒 (C) 漠 不 關 心 / 眼 角 膜 (D) 韋 編 / 偉 人 2. 下 列 內 的 部 首, 何 者 正 確?(A) 黎 明
凡 例 一 高 淳 县 历 史 悠 久, 文 物 古 迹 颇 丰, 为 全 面 系 统 地 保 存 各 类 文 物 资 料, 介 绍 文 物 工 作 情 况, 达 到 教 育 后 人, 提 供 专 业 研 究 的 目 的, 特 编 纂 本 志 二 本 志 采 用 记 志 述 图 表 等 多 种 体 裁, 翔 实 记 载 高 淳 县 自 旧 石 器 时 代 至 民 国 年 间 的 文 化 遗 存 文
康體藝術
320 321 0.12% (340 ) 3.44% (1.001 ) 0.30% (860 ) 5.93% (7.542 ) 7.83% (2.277 ) ( 7,960 1,810 ) 3.36% (9,770 ) 9.08% (2.642 ) 20.27% (5.898 ) ( ) 29.67% (8.63 ) 322 π 323 324 325 326 327 328 329 330 331
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无 忧 HR 信 息 参 考 无 忧 HR 信 息 参 考 由 前 程 无 忧 薪 酬 报 告 部 门 为 薪 酬 报 告 会 员 倾 力 奉 献, 在 每 月 月 初 以 电 子 邮 件 形 式 发 送 给 各 位 会 员 无 忧 HR 信 息 参 考 报 汇 集 和 整 合 各 种 HR 信 息 渠 道 有 用 资 讯, 为 会 员 浏 览 HR 信 息 把 握 HR 发 展 动 态 学 习 HR
目 录 编 写 说 明...- 4 - 一 学 校 概 况...- 5 - 二 2015 届 毕 业 生 就 业 状 况 分 析...- 8 - ( 一 ) 基 本 数 据...- 8 - ( 二 ) 就 业 落 实 情 况...- 9-1. 本 科 生 各 专 业 就 业 率...- 9-2. 硕
目 录 编 写 说 明...- 4 - 一 学 校 概 况...- 5 - 二 2015 届 毕 业 生 就 业 状 况 分 析...- 8 - ( 一 ) 基 本 数 据...- 8 - ( 二 ) 就 业 落 实 情 况...- 9-1. 本 科 生 各 专 业 就 业 率...- 9-2. 硕 士 生 各 专 业 就 业 率...- 11-3. 博 士 生 各 专 业 就 业 率...- 12
Microsoft Word - 会议指南20131112
核 电 工 程 培 训 与 人 才 培 养 年 会 暨 成 立 大 会 核 电 工 程 培 训 与 人 才 培 养 年 会 暨 成 立 大 会 会 议 指 南 主 办 : 承 办 : 中 广 核 工 程 有 限 公 司 中 国 深 圳 大 亚 湾 二 〇 一 三 年 十 一 月 核 电 工 程 培 训 与 人 才 培 养 年 会 暨 成 立 大 会 欢 迎 您 参 加 本 届 核 电 工 程 培 训
2 2010-2020 2010 83 5000 1.7
2010 7 2 3 4 5 6 6 6 7 8 8 HR 10 11 1 2 2010-2020 2010 83 5000 1.7 53.2 2009 7.3 15.90% 6 72.22% 81.10% 31.56 81.80% 2009 55096 40642 6 5054 4620 2009 518 3 29.35 2009 952 130 250 2009 1.51 9514 63% 1-6
HR之友电子期刊
HR 之 友 电 子 期 刊 苏 州 工 业 园 区 劳 动 监 察 大 队 主 办 刊 号 2014.12.29/No.6 总 第 9 期 本 期 要 目 信 息 速 递 : 园 区 召 开 工 资 指 导 理 事 会 五 届 六 次 会 议 实 务 指 引 : 劳 动 合 同 续 订 实 务 详 解 以 案 说 法 : 员 工 主 动 辞 职,HR 未 写 解 聘 原 因 倒 赔 万 元 考 证
TD
*TD-000212-05* 20- 应用实例 4 本例显示的是使用两个亚低 音扬声器和多个顶箱的双声 道 立体声 设置 除了各声道都增加了一个顶 箱外 也可以增加更多的顶 箱 本例和例 3 的情况一 致 声道 2 或 右声道 声道 1 或 左声道 要接到更多的顶箱 将最后 一个顶箱的全幅线路输出接 头处的线缆接到下一个顶箱 的全幅线路输入接头 在不 降低信号质量的情况下 最
PowerPoint 演示文稿
第 1 章 绪论 1.1 1.1 图像和图像处理 1.2 1.2 数字图像处理的步骤和方法 1.3 1.3 数字图像处理系统的组成 1.4 1.4 数字图像处理的主要应用 1.5 1.5 课程内容简介 图像 1.1 图像和图像处理 什么是图像 : 图 是物体透射或反射光的分布, 是客观存在的 像 是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识, 是人的感觉 图像 (image( image) ) 是图和像的有机结合,
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課 程 鍋 爐 具 1. 黑 鍋 : 大 鍋 ( 煮 飯 用 ) 小 鍋 ( 煮 菜 用 ) 湯 鍋 鍋 炳 大 中 小 鍋 蓋 賓 士 盤 *5 調 味 杯 ( 分 別 裝 鹽 糖 油 醬 油 沙 拉 油 ) 鍋 炳 + 大 鍋 蓋 = 平 底 鍋 2. 泥 + 水 或 牙 膏, 塗 在 鍋 底 下 煮, 鍋 底 就 不 會 被 火 燒 焦 黑 帳 篷 1. 包 含 內 帳 外 帳 2 根 營 柱
勞動條件檢查執行重點(雲林)_1050323 [相容模式]
![勞動條件檢查執行重點(雲林)_1050323 [相容模式]](/thumbs/39/20471546.jpg "勞動條件檢查執行重點(雲林)_1050323 [相容模式]")
勞 動 條 件 檢 查 執 行 重 點 主 講 : 雲 林 縣 政 府 勞 工 處 大 鋼 105 年 新 工 時 規 定 修 正 重 點 現 行 工 時 制 度 工 資 促 進 就 業 平 等 措 施 2 105 年 新 工 時 規 定 修 正 重 點 1. 原 雇 主 應 置 備 勞 工 簽 到 簿 或 出 勤 卡 之 規 定 修 正 為 出 勤 紀 錄 修 正 第 一 項 法 定 工 時 2.
醋 水 法 在 水 盆 內 放 入 約 七 分 滿 的 水 與 1/2 到 1 小 杯 的 醋 量, 將 髒 襪 子 浸 泡 一 晚, 隔 天 再 丟 入 洗 衣 機, 就 能 洗 得 相 當 乾 淨 醋 有 殺 菌 除 臭 和 漂 白 功 效, 使 用 過 的 醋 水, 還 可 清 理 地 板,
家 事 生 活 小 技 巧 髒 襪 子 清 洗 撇 步 手 套 法 雙 手 套 進 襪 子 裡, 像 洗 手 套 一 樣, 利 用 手 指 左 右 揉 搓, 將 難 洗 的 污 垢 洗 乾 淨 彈 珠 法 在 洗 衣 網 內, 放 入 襪 子 以 及 約 十 顆 左 右 的 彈 珠, 利 用 彈 珠 與 襪 子 碰 撞 之 間, 將 髒 汙 從 纖 維 之 中 揉 搓 出 來 醋 水 法 在 水 盆
穨2000010.PDF
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第一冊 第四章 分裂與再統一 班級 座號 姓吊
石 器 文 明 石 器 時 代 文 字 發 明 前 為, 文 字 發 明 以 後 進 入 第 三 冊 ( 第 1 章 從 史 前 到 春 秋 戰 國 ) 1. 遠 古 人 類 最 初 以 為 主 要 工 具, 考 古 學 家 把 這 個 時 代 稱 為 石 器 時 代 2. 又 根 據 石 器 製 作 方 式 的 不 同, 分 為 (1) 舊 石 器 時 代 -- (2) 新 石 器 時 代 --
张成思 本文运用向量系统下的协整分析方法 针对 年不同生产和消 费阶段的上中下游价格的动态传导特征以及货币因素对不同价格的驱动机制进行分析 研究结果表明 我国上中下游价格存在长期均衡关系 并且上中游价格对下游价格具有显 著动态传递效应 而下游价格对中游价格以及中游价格对上游价格分别存在反向传导的 倒逼机制 另外 货币因素对上游价格的动态驱动效果最为显著 但并没有直接作用于下 游价格 因此 虽然货币政策的现时变化可能在一段时间内不会直接反映在下游居民消费价格的变化上
+/350%.%%. )*%*% 计算机工程与科学! 9 加权或结合其他增强方法的方式 有效提升了整数阶微分的增强效果 但是 这些方法仍无法有效改善整数阶微分对噪声敏感及其容易抑制图像纹理细节的缺点 分数阶微分第一次见于 "%4 ; 与 "+30', 的往来信件 由于分数阶微分具有良好的弱导数性质
9! #)) 计算机工程与科学 +/350%.%%. )*%*% 第 卷第 期! 年 月 +,+3.! 文章编号!! 一种自适应分数阶偏微分图像增强模型 李伟凯 王政霞 蒋 伟 重庆交通大学信息科学与工程学院 重庆 重庆交通大学数学与统计学院 重庆 摘 要 针对传统的自适应分数阶偏微分方程图像增强算法对图像暗区纹理区域的增强不足的缺点 考虑到人眼对光感的敏感程度不同 将亮度对视觉的影响因素考虑进传统的自适应分数阶偏微分方程图像增强算法
LN htm
kaoyan.om 线性系统 一线性系统的概念 1. 线性系统是什么? 线性时不变系统的定义 : (1) 线性 : 若 1 2 产生的输出分别是 y 1 y 2 a1 + b2 产生的输出是 ay ( t 1 ) + by 2( t ) (2) 时不变 : 若 y 产生的输出是 即 ( t τ ) y 的输出是 ( t τ ) 若非特别指出 以后 线性系统 一词总指线性时不变系统 则对任意的常数 a
试卷
竞赛试卷 ( 数学专业 参考答案 一 (5 分 在仿射坐标系中 求过点 M ( 与平面 :3x y + z 平行 且与 x y 3 z 直线 l : 相交的直线 l 的方程 4 解法一 : 先求 l 的一个方向向量 X Y Z 因为 l 过点 M 且 l 与 l 相交 所以有 4 X 3 - Y ( Z..4 分 即 X + Y Z...3 分 又因为 l 与 平行 所以有 联立上述两个方程解得 :
实验一 信号、系统及系统响应
实验 信号及系统基本特性分析. 实验目的 学习 Mtlb 编程的基本方法 ; 掌握常用函数用法 2 了解不同信号的频域特性, 理解时域特性与频域特性之间的关联性 3 掌握典型信号序列的时域和频域基本特性 4 熟悉理想采样的性质, 了解信号采样前后的频谱变化, 加深对采样定理的理解 5 了解离散系统的时域 / 频域特性及其对输出信号的影响, 掌握系统分析方法.2 实验原理.2. 连续时间信号的采样 采样是从连续时间信号到离散时间信号的过渡桥梁,
Microsoft PowerPoint - 第5章 连续系统的s域分析.ppt
第五章连续系统的 域分析 点击目录 5. 拉普拉斯变换一 从傅里叶变换到拉普拉斯变换二 收敛域三 ( 单边 拉普拉斯变换 5. 拉普拉斯变换的性质 5.3 拉普拉斯变换逆变换 5.4 复频域分析一 微分方程的变换解二 系统函数三 系统的 域框图四 电路的 域模型五 拉普拉斯变换与傅里叶变换, 进入相关章节 第 4- 页 第五章连续系统的 域分析 频域分析以虚指数信号 e jω 为基本信号, 任意信号可分解为众多不同频率的虚指数分量之和
Haar小波分析
小波分析及其工程应用 孙延奎 清华大学计算机系 2009.3.3 1. 前言 第 1 章 Haar 小波分析 1.2 平均与细节 目的 : 通过求平均与细节运算, 引入离散信号的多分辨表示及其小波变换的概念 a 0,0 d 0,0 a 1,0 a 1,1 d1,0 d1,1 x1 x2 x3 x4 几点说明 : 多分辨表示与数据压缩低频系数的意义小波变换的结果与具体操作相关信号长度问题 1.3 尺度函数与小波函数
上海浦~1
上 海 浦 发 银 行 参 与 高 等 职 业 教 育 人 才 培 养 年 度 报 告 ( ) 一 校 企 合 作 概 况 ( 一 ) 企 业 简 介 上 海 浦 东 发 展 银 行 股 份 有 限 公 司 ( 以 下 简 称 : 浦 发 银 行 ) 是 1992 年 8 月 28 日 经 中 国 人 民 银 行 批 准 设 立 1993 年 1 月 9 日 开 业 1999 年 在 上 海 证 券