DSP - 深圳大学-德州仪器DSPs实验室ppt课件.ppt

《DSP - 深圳大学-德州仪器DSPs实验室ppt课件.ppt》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、数字图像处理DigitalImageProcessing图像变换ImageTransformation纪震博士Dr.JiZhenFacultyofInformationEngineering,SZU2003.011BasicConceptsImageinformationcanbetransformedintodifferentspacesbydifferenttransforms;T:XYXissourcespaceYisobjectspaceReversibleComputationissimpleinTransformedspaceTransformalg

2、orithmissimple2Dr.JIZHENPropertiesofImageTransformsSimplifyalgorithm.ForexampleConvolutioninspatialspace——MultiplicationinfrequencyspaceSomecharacteristicsofimagecanberecognizedeasilyintransformedspace.ForexampleInTransformedspace,imageenergycanbemoreconcentrated,whichcanbeusedtocomp

3、resstheimage.Severaltransformationcanbeusedtoextractfeaturesofimages.Forexample：K-LTransformation3Dr.JIZHENContentsofImageTransformationBasisImagesTheDiscreteFourierTransform(DFT)TheDiscreteCosineTransform(DCT)TheHadamard-WalshTransformTheHaarTransformTheKarhumen-LoeveTransformTheDis

4、creteWaveletTransform(DWT)4Dr.JIZHENBasisImages(基图)Theinversetow-dimensionaltransformcanbeviewedasreconstructingtheimagebysummingasetofproperlyweightedbasisimages.Abasisimagecanbegeneratedbyinversetransformingacoefficientmatrixcontainingonlyonenonzeroelement,whichissettounity.Imagetr

5、ansformcanbewrittenas：[F(u,v)]=A[f(x,y)]BT[f(u,v)]=A[F(x,y)]BTWhere，AT=[a1,a2,…,aN]，BT=[b1,b2,…,bN]，ai,biisN×1vector5Dr.JIZHENThenisaN×NmatrixBasisImages6Dr.JIZHENBasisImagesThebasisimagescanbethoughtofasasetofbasiccomponentsintowhichanyimagecanbedecomposed.Theyarealsothebuildingbloc

6、ksfromwhichanyimagecanbereassembled.Theforwardtransformdoesthedecompositionbydeterminingthecoefficients.Theinversetransformdoesthereconstitutionbysummingthebasisimages,weightedbythosecoefficientsaij.7Dr.JIZHENBasisMatrix,BasisImageBasismatrixisthematrix[aibjT]N×Nbasisimageisamatrixde

7、finedas8Dr.JIZHEN关于基图的几点说明对于一个N×N的图像，基图的大小为N2×N2。基矩阵的大小为N×N，基图中共有N×N个不同的基矩阵正变换可以看成是一个分解过程。将图像分解成它的各个基元分量，这些基元分量以基矩阵的形式表示。变换系数则规定了在原图像中，各分量所占的量。反变换可以看成是一个合成过程。通过将各基矩阵与其对应的系数进行加权求和来合成原图像。基矩阵仅与变换有关而与图像无关的条件：变换核本身与图像无关。若变换核本身与图像有关，是图像的函数，则基矩阵与图像有关（或者说基图与图像有关）。例如K-L变换，其变换核是图像的特征向量，与图像有密不可

8、分的关系，所以K-L变换