Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Kỹ thuật lập trình
DIGITAL IMAGE PROCESSING 4th phần 5
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
DIGITAL IMAGE PROCESSING 4th phần 5
Gia Khanh
79
81
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Ngoài ra, hình thức ma trận đầu ra cho khu vực chồng chất hữu hạn có liên quan đến mở rộng ma trận hình ảnh KE Số lượng các hoạt động tính toán cần thiết để có được kế bằng cách xử lý chuyển đổi tên miền được đưa ra bởi các phân tích trước đó cho M = N = J. trực tiếp chuyển đổi chuyển đổi nhanh: | TRANSFORM DOMAIN SUPERPOSITION 223 Also the matrix form of the output for finite-area superposition is related to the extended image matrix Ke by Q S1J K S1 M T For sampled image superposition G S2JM KE S2M 9.2-6a 9.2-6b The number of computational operations required to obtain kE by transform domain processing is given by the previous analysis for M N J. Direct transformation 3 J4 Fast transformation J2 4 J2 log2 J If C is sparse many of the J2 filter multiplication operations can be avoided. From the discussion above it can be seen that the secret to computationally efficient superposition is to select a transformation that possesses a fast computational algorithm that results in a relatively sparse transform domain superposition filter matrix. As an example consider finite-area convolution performed by Fourier domain processing 2 3 . Referring to Figure 9.2-1 let AK2 AK AK 9.2-7 where AK _-W x-1 y-1 JK with W exp -Ị I K for x y 1 2 . K. Also let h denote the K2 X 1 vector representation of the extended spatially invariant impulse response array of Eq. 7.3-2 for J K. The Fourier transform of h is denoted as A A h 9.2-8 These transform components are then inserted as the diagonal elements of a K2 X K2 matrix Hm diag h 1 . h K K2 9.2-9 224 LINEAR PROCESSING TECHNIQUES Then it can be shown after considerable manipulation that the Fourier transform domain superposition matrices for finite area and sampled image convolution can be written as 4 D HM HỤ PD for N M - L 1 and Pb Pb H N 1-W -1 L-1 1- WM-1 - WNv-1 1-W-1 L-1 1 - W M - 1 - W N v - 1 B where N M L 1 and PD u v j JM PB u v Ị JN 9.2-10 9.2-11 9.2-12a 9.2-12b Thus the transform domain convolution operators each consist of a scalar weighting matrix H ỊC and an interpolation matrix p p that performs the dimensionality con version between the N2 - element input vector and the M2 - element output vector. Generally the interpolation matrix is relatively sparse and therefore transform domain superposition is .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Digital image processing - Lecture 26: Image segmentation
Lecture Digital image processing - Lecture 29: Morphological image processing
Lecture Digital image processing - Lecture 26: Image segmentation
Lecture Digital image processing - Lecture 29: Morphological image processing
Lecture Digital image processing - Lecture 1: Introduction to Digital Image Processing
Lecture Digital image processing - Lecture 1: Introduction to Digital Image Processing
Lecture Digital image processing - Lecture 2: Image Digitization I
Lecture Digital image processing - Lecture 11: Image Transformation
Lecture Digital image processing - Lecture 12: Image enhancement
Lecture Digital image processing - Lecture 14: Image Enhancement
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.