初探FFT在数字图像处理中的应用 一般FFT在通信等领域都做的一维变换就能够了.可是在图像处理方面,须要做二维变换,这个时候就须要用到FFT2. 在利用Octave(或者matlab)里面的fft2()函数的时候,观察频率领域的图像还是要点额外的技巧的.以下的图像是我们想要的,也是我们人类才干够理解的(图片的中心表示低频区域,越是远离中心.频率越高,这里以下图片中,中心区域非常亮,value非常高,中心周围越来越暗,表示低频信号强,高频信号慢慢减弱) >> result = fft2(dark

Winform/WPF 中嵌入 office ppt(powerpoint)解决方案示: 1. 在winform中操作ppt,翻页.播放.退出:显示 总页数.当前播放页数 2. 启动播放ppt时录制视频,ESC退出后停止录制 3. 启动播放ppt直播推流,ESC退出后停止推流 4. 场外电脑桌面同屏传输,讲A电脑ppt画面传输至B桌面 QQ:505970935

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运行条件:JDK + jacob.jar + jacob.dll 1) 把jacob.dll在 JAVA_HOME\bin\ 和 JAVA_HOME\jre\bin\ 以及C:\WINDOWS\system32\目录下各放一份 2) 把jacob.jar放入 项目的lib包下,并且在“java构建路径”中也要加载此jar包. 3) 运行项目即可编译通过. 注:jacob.jar以及jacob.dll版本要和jdk版本相匹配,否则可能出现异常! import com.jacob.activeX.A

方法一: 把ppt文件的扩展名直接修改为pps,嵌入到网页中 缺点:这种方式浏览器会提示是打开,还是下载,选择打开的话会直接在浏览器中打开,并且客户端一定要安装Office PowerPoint才能打开 方法二: 把ppt文件在PowerPoint中另存为网页,保存类型为htm,可以直接在网页中打开 缺点:每一个ppt文档都需要在PowerPoint中另存为网页,因为需要转换格式,在特殊场景下可能不适用 方法三: 使用微软提供的ocx控件 下载地址:http://www.microsoft.co

SDCC大会今天开完个.呵呵~ PPT下载链接在最后面,对内幕不感兴趣的可以直接无视下面的种种啰嗦直接“嗖”到最后. 这里说说这个大会中我的Topic. 此前CSDN向我约了一个主题,我回复说, 我可以分享一个架构相关的话题.我比较倾向于“架构的意图”这个主题. 一头大雾的编辑(鸫翔)同学给我发来邮件说:不行啊不行啊,我看不懂你要讲什么……然后给了我这个大会在架构场的要旨: 这次大会的“架构实践”论坛主要是以网站架构为主(稍详细一些的介绍请见 http://sdcc.csdn.net),不知您的

出处http://www.zhihu.com/question/24591127 按:今天看到这篇文章,有点感慨,散度这个概念我初次接触到至少应该是在1998年,时隔这么多年后看到这篇文章,真的 佩服作者的功底,不管怎么样,能那么形象的说出散度的意义,已经就知道作者不是一般的"人云亦云"型抄客,而是有真才实学的真知,转在这里权当是对自己的鞭策和学习. --------------------------------------------------------------------

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/61941?spm=5176.100239.bloglist.64.UPL8ec 某会议中的一篇演讲,主要讲述深度学习在图像领域中的应用. 作者将图像处理分成了三类:图像增强.图像变换.图像生成. 图像增强:包括分辨率增强.清晰度增强.画面改善.色彩的增强等,并相应的举了几个案例,比如去掉噪声和 马赛克,给图像上色等. 图像变换:从一张图像变换到另一张图像,主要是风格的变换,前段时间很火的一个软件. 图像生成:从无到有,生成

直观理解深度学习的卷积 探索使他们工作的强大视觉层次   近年来强大且多功能的深度学习框架的出现使得可以将卷积层应用到深度学习模型中,这是一项非常简单的任务,通常可以在一行代码中实现. 然而,理解卷积,特别是第一次理解卷积常常会让人感到有些不安,诸如内核,滤波器,通道等都是相互堆叠在一起的.然而,卷积作为一个概念是非常强大和高度可扩展的,在这篇文章中,我们将逐步分解卷积操作的机制,将它与标准的完全连接的网络相关联,并探索它们是如何建立强大的视觉层次结构,使其成为图像的强大特征提取器. 2D卷积:

概要: 分水岭算法做图像分割 二维码识别 稍后将其他几篇笔记全都补充上概要方便查询. 分水岭算法做图像分割 使用距离变换结合分水岭算法实现图像分割,可以用来分割仅通过阈值分割还是有边缘连接在一起的情况. 步骤: 通过threshold 及相关操作找出需要分割的图像区域: 通过distance_transform 得出距离图片,这里的距离图片算的距离是针对上面已经圈出来的区域计算的: 将灰度值范围通过scale_image_max 扩充后灰度反转: 通过watersheds_threshold 做

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000

最近在看一位老师的教学视频,视频里大部分的知识都记录在ppt里,于是很想将ppt中的文字提取出来,如果我一页一页地粘贴复制的话,效率低到吓人,因为一章的ppt有130多页,于是在网上搜索了一下方法,与大家分享一下! 大致的我找到了三种方法:         1.ppt convert to doc         这个程序可以将PPT文件的所有文字内容(包括幻灯片和备注)提取成WORD文档,该文件保存于PPT文件所在目录,若PPT文件名为“XXX.ppt”,则转换获得的WORD文档的文件名将是“

一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.7782 - 7.7071i   5.0000             4.7782 + 7.707

Moodle中目前是不直接支持PPT的,所以需要曲线救国: 1.安装 iSpring Free 8版本,免费版,其实是一个PPT的插件,在PPT的工具栏中有显示. 2.打开PPT后,直接在该工具中进行导出PPT课件 Publish... 3.选择   SCORM ,这个时候导出的文件会以 SCORM  格式打包成.xxx.zip格式.如下图: 4.最后在 Moodle中以SCORM课件发布即可.

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称

在您阅读本文前,先需要告诉你的是:即使是本文优化过的算法,DCT去噪的计算量依旧很大,请不要向这个算法提出实时运行的苛刻要求. 言归正传,在IPOL网站中有一篇基于DCT的图像去噪文章,具体的链接地址是:http://www.ipol.im/pub/art/2011/ys-dct/,IPOL网站的最大特点就是他的文章全部提供源代码,而且可以基于网页运行相关算法,得到结果.不过其里面的代码本身是重实现论文的过程,基本不考虑速度的优化,因此,都相当的慢. 这篇文章的原理也是非常简单的,整个过程就是进

在图像处理中,局部算法一般来说,在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果,因为他考虑到了图像领域像素的信息,而很多局部算法可以借助于直方图获得加速.同时,一些常规的算法,比如中值滤波.最大值滤波.最小值滤波.表面模糊等等都可以通过局部直方图进行加速.而传统的获取局部直方图计算量很大,特别是半径增加时,耗时会成平方关系增加.一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果,因此,必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式. 在参考Median Filter in Constant Time.pdf一

8月到9月,我们做了一圈巡回演出,脚步踏遍祖国大江南北,包括沈阳.武汉.深圳.香港.上海和北京等几个城市,给大家带来Autodesk最新的云技术和桌面产品技术动态,得到了大家的热烈响应.感谢各位合作伙伴的大力支持,感谢各位朋友的热情参与,没有你们不可能有这次活动的成功,谢谢你们,我爱你们!:) 下面是这个活动中使用的PPT,您可以下载浏览.温故而知新.也许您由于工作繁忙没能亲赴现场参加我们的活动,那您可以下载我们的PPT了解一下相关技术动态. http://pan.baidu.com/s/1c0

图像的矩阵表示 类和图像类型 虽然使用的是整数坐标, 但 MATLAB 中的像素值(亮度)并未限制为整数. 表 1-1 列出了 MATLAB 和图像处理工具箱为描述像素值而支持的各种类. 表中的前 8 项是数值型的数据类,第 9 项称为字符类, 最后一项称为逻辑类. uint8 和 logical 类广泛用于图像处理, 当以 TIFF 或 JPEG 图像文件格式读取图像时,会用到这两个类. 这两个类用1个字节表示每个像素.某些科研数据源, 比如医学成像, 要求提供超出 uint8 的动态范围:针

源:关于中值滤波算法,以及C语言实现 1.什么是中值滤波? 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊. 中值滤波可以过滤尖峰脉冲.目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣.滤波后的数据保留的原图像的变化趋势,同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响. 以一维信号的中值滤波举例.对灰度序列80.120.90.200.100.110.70,如果按大小顺序排列,其