Python图像处理与机器视觉入门 课件 第15章 频率域图像增强（中文）_第1页
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文档简介

图像处理技术与应用李钦、杨耿深圳信息职业技术学院软件学院科技楼1703D室1295254769@图像处理技术与应用第五章

频率域图像增强

1-2离散余弦变换定理1简化版：世界上一切信号，都可以分解为一系列余弦信号的加权和。

1-2离散余弦变换定理1简化版：世界上一切信号，都可以分解为一系列余弦信号的加权和。

1-2离散余弦变换DC1DC2DC3DC1+2+3fx=0.9*cos(x)+0.8*cos(3*x)+0.9*cos(9*x);

1-2离散余弦变换时间域频率域DC1DC2DC3f（x）=DC1+2+3C(u)

1-2离散余弦变换

1-2离散余弦变换练习1：编程实现下面的一维离散余弦变换，调整信号采样率，观察不同采样率下的离散余弦变换。注意：采样率过低，某些频率无法分解，采样率过高，计算耗时

1-2离散余弦变换

Ts

1-2离散余弦变换采样定理采样频率fs=1/Ts=Ns/T（样本/秒）

Ts

是采样间隔，T是信号周期，Ns是采样个数采样率越高，则越能重构连续信号，为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成分的2倍，这称之为采样定理这就是为什么采样点数越多，越平滑的原因fx=0.9*cos(x)+0.8*cos(3*x)+0.9*cos(9*x);

1-2离散余弦变换f(x)中，最高频率成分是cos9x，其周期为2pi/9秒，则采样间隔需小于pi/9秒。

1-2离散余弦变换采样周期Ts越大，采样点数Ns越少，采样频率fs越低，则重构的信号会失真变形

1-2离散余弦变换离散余弦（DCT）变换实现图像压缩（去燥）:(1)设T=1，将小于T的C(u)值都置为零，则(2)对f(x)进行重建

1-2离散余弦变换离散余弦（DCT）变换实现图像压缩（去噪）设T=1，将小于T的C(u)值都置为零，则练习2：调整T值，观察不同的压缩率和误差率

1-2离散余弦变换原始信号T=0，压缩率0，误差0T=1，压缩率70%，误差3.5

1-2离散余弦变换练习3：二维离散

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