下面深入浅出讲一下Butterworth原理及其代码编写. 1. 首先考虑一个归一化的低通滤波器(截止频率是1),其幅度公式如下: 当n->∞时,得到一个理想的低通滤波反馈: ω<1时,增益为1:ω>1时,增益为1:ω=1时,增益为0.707.如下图所示:   将s=jω带入上式得: 根据以下三个公式 a. ,这里取σ=0 b. c. 拉普拉斯变换在虚轴s=jω上的性质:    可以得到: 因此极点(分母为0的解)为: 根据和得到: 因此可以求得极点在单位圆上: 如果k从0开始的话,上式

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

一:Mean Shift算法介绍 Mean Shift是一种聚类算法,在数据挖掘,图像提取,视频对象跟踪中都有应用.本文 重要演示Mean Shift算法来实现图像的低通边缘保留滤波效果.其处理以后的图像有点 类似油画一样.Mean Shift算法的输入参数一般有三个: 1.      矩阵半径r,声明大小 2.      像素距离,常见为欧几里德距离或者曼哈顿距离 3.      像素差值value 算法大致的流程如下: a.      输入像素点P(x, y) b.      计算该点的像素

摘要:本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波>,作者:eastmount . 一.高通滤波 傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强.图像去噪.边缘检测.特征提取.压缩加密等目的. 过滤的方法一般有三种:低通(Low-pass).高通(High-pass).带通(Band-pass).所谓低通就是保留图像中的低频成分,

blur()函数可以用标准化的盒式过滤器来平滑图像. C++ API: 相关官网资料: https://docs.opencv.org/3.4.1/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gad533230ebf2d42509547d514f7d3fbc3 代码: //-----------------------------------[头文件包含部分]--------------------------------------- // 描述:包含程序所依赖的头文

下面是用Matlab实现的Butterworth高通.低通滤波器. clc;clear all;close all; I=imread('cameraman.tif'); subplot(3,2,1);imshow(I); title('原始图'); f=double(I); % 数据类型转换,MATLAB不支持图像的无符号整型的计算 g=fft2(f); % 傅立叶变换 g=fftshift(g); % 转换数据矩阵 subplot(3,2,2);imshow(log(1+abs(g)),[]

10月1日,新中国70周岁生日,上午观看了盛大的庆祝仪式,整齐的方阵,先进的武器,尊敬的先辈英雄,欢乐的人们,愿我们的 国家越来越好,人民生活越来越好. 接着做题. 代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n*******************************************

7月底,又一个夏天,又一个火热的夏天,来到火炉城武汉,天天高温橙色预警,到今天已有二十多天. 先看看住的地方 下雨的时候是这样的 接着做题 代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n********************************************************

代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem 8.19 \n\n'); banner();

代码: %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem 8.13 \n\n'); banner();

在本程序中,共有六个自定义函数,分别是: 1. myMagnitude(Mat & complexImg,Mat & magnitudeImage),在该函数中封装了Opencv中的 magnitude函数,实现对于复数图像的幅值计算.该函数共有两个参数: complexImg--输入的复数阵列,或复数图像 magnitudeImage--输出的幅值阵列,或幅值图像 2. dftshift(Mat& ds),该函数实现对图像四个象限的对角互换,相当于MatLab中 fftshift

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

因为4阶巴特沃兹低通滤波器比较简单,所以省略设计过程和思路以及不必要的废话. 设计的滤波器的性能:截止频率大约是500HKZ,Rs = Rl = 32 欧姆. 预估滤波器大致的幅频特性曲线如下: 最初的Multisim仿真电路如下: 但是由于实验室只能提供特定的的元件数值,需要按照能获得的元件数值对电路进行修正和模拟,获得最符合要求的电路元件参数. 所以对电路图进行了修正,得到如下电路图: 仿真出的幅频特性曲线如下图,大致满足性能要求: 下面是在实验室实际焊的低通电路:

一.直方图 用于统计图片中各像素值: # 画一个图像各通道的直方图 def draw_hist(img): color = ('b', 'g', 'r') for i, col in enumerate(color): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256]) # print(hist.shape) plt.plot(hist, color=col) plt.xlim([0, 256]) plt.show() 计算直方图时使用ma

名称   mplayer − 电影播放器 mencoder − 电影编解码器 概要   mplayer [选项] [文件|URL|播放列表|−] mplayer [选项] 文件1 [指定选项] [文件2] [指定选项] mplayer [选项] {文件和选项组} [组指定选项] mplayer [dvd|dvdnav]://[标题|[开头标题]−末尾标题] [选项] mplayer vcd://轨迹[/设备] mplayer tv://[频道][/input_id] [选项] mplayer r

Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录 版本 作者 日期 备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建               目 录 版本历史修改记录    1 1. 概述    5 2. 库文件分析    5 2.1. filth.h/filth.c    6 2.1.1. quantize()    6 2.1.2. f

产生方波 clear t=0:0.01:10; subplot(4,1,1) f1=square(t);                       %  产生周期为2pi的方波信号 plot(t,f1) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,2) f2=square(t,30);               %  产生周期为2pi,占空比为30%的方波信号   plot(t,f2) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,3) f3=s

作为应用工程师,我们经常遇到各种有关差分输入型高速模数转换器(ADC)的驱动问题.事实上,选择正确的ADC驱动器和配置极具挑战性.为了使鲁棒性ADC电路设计多少容易些,我们汇编了一套通用“路障”及解决方案.本文假设实际驱动ADC的电路——也被称为ADC驱动器或差分放大器——能够处理高速信号. 引言大多数现代高性能ADC使用差分输入抑制共模噪声和干扰.由于采用了平衡的信号处理方式,这种方法能将动态范围提高2倍,进而改善系统总体性能.虽然差分输入型ADC也能接受单端输入信号,但只有在输入差分信号时才

自我总结,有错误欢迎指出! 一.振荡器原理: 对于正反馈,有如下公式: 讨论: 1.当A*F(jw)=1时 Af→∞(物理意义:自激振荡): 2.在f0上,F(jw)相移为0或2n∏:(因此,在f0处放大效果最为明显,若此时有相位差,Xf与Xi两个信号叠加后将会有所削弱.) 3.作为放大器,A*F(jw)不可能≥1,但可能<1:(等于1将会引发自激振荡,大于1输出信号XO将会无限增大直至达到电源电压或由于晶体管的限制而产生失真的波形) 4.当A*F(jw)<1时,不会产生振荡,但此时Af>