рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Информатика
/
Преобразование базиса

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Преобразование базиса

Преобразование базиса - раздел Информатика, Реализация поворота изображения в частотном пространстве комплексного дискретного преобразования Фурье Слева Направо: Исходное Изображение, Изображение После Попиксельного Поворота...

Слева направо: исходное изображение, изображение после попиксельного поворота (бикубическая интерполяция), изображение после спектрального преобразования с фильтрацией избыточных частот, изображение после спектрального преобразования без фильтрации (снизу представлены преобразованные спектры изображений – низкие частоты в центре).

AVI – файлы с динамическим преобразованием отдельной гармоники находятся в папке “Материалы по по преобразованию”.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Реализация поворота изображения в частотном пространстве комплексного дискретного преобразования Фурье

На сайте allrefs.net читайте: "Реализация поворота изображения в частотном пространстве комплексного дискретного преобразования Фурье"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Преобразование базиса

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Поворот спектра
Теоретически известно, что повороту изображения соответствует аналогичный поворот непрерывного Фурье-спектра. Задача свелась к поиску корректного перехода от непрерывного к дискретному спект

Точное преобразование от одного функционального базиса к другому
Рассматриваемое преобразование поворота является линейным, поэтому представляется логичным реализовать переход от одного функционального базиса (NxN элементов) к другому – развернутому (также NxN)

Поворот спектра
Проведенные эксперименты выявили прямую зависимость между степенью интерполяции при повороте и качеством изображения. Разработанный алгоритм наиболее качественно преобразует центральные об

Поворот спектра
source = imread('Rect.bmp'); %файл с квадратным изображением N = 64; %размер изображения u1 = 1:N; v1 = 1:N; [u v] = meshgrid(1:N); M = ones(N, N);

Преобразование базиса
source = imread('Small_Rect.bmp'); %файл с квадратным изображением N = 32; %размер изображения X = (double(source(1:N,1:N,1)) + double(source(1:N,1:N,2)) + double(source(1:N,1:N,3