图像的余弦变换

写在前面 到目前为止已经阅读了相当一部分的网格水印等方面的论文了,但是论文的实现进度还没有更上,这个月准备挑选一些较为经典的论文,将其中的算法实现.在实现论文的过程中,发现论文中有用到一些空域转频率域的算法.因此也就想到了实现一下离散余弦变换.虽然本文的代码和网上很多已有的代码很类似,思路都没有太多的差别,但是本文有一个比较重要的改进.具体的说,网上现有DCT算法输入的是一个固定的二维数组.当二维数组作为函数参数进行传递时,至少需要给出第二个维度的大小,否则编译器会报错.但是在图形图像处理中,当

为何采用ICT? 基于块的DCT能很大程度上去除图像元素在变换域中的相关性,在图像和视频编码领域得到广泛的应用.但由于DCT存在计算量大以及存在反变换失配,因此AVS Part 2采用的是ICT,其性能接近8x8 DCT,但精确定义到每一位的运算避免了不同反变换之间的失配.ICT具有复杂度低.完全匹配等优点.ICT可用加法和移位直接实现. 何为ICT? 整数余弦变换(Integer Cosine Transform, ICT)源自离散余弦变换,是定点余弦变换的扩展.设一个二维数据块X大小为nxm

1.获取Matrix对象,该Matrix对象既可新创建,也可直接获取其他对象内封装的Matrix(例如Transformation对象内部) 2.调用Matrix的方法进行平移.旋转.缩放.倾斜等. 3.将程序对Matrix所做的变换应用到指定的图像或组件. Matrix提供了如下方法来控制平移.旋转和缩放: setTranslate(float dx ,float dy):控制Matrix进行平移. setSkew(float kx ,float ky , float px , float p

题目:来源http://noi.openjudge.cn/ch0112/09/ 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 给定m行n列的图像各像素点灰度值,对其依次进行一系列操作后,求最终图像. 其中,可能的操作及对应字符有如下四种: A:顺时针旋转90度: B:逆时针旋转90度: C:左右翻转: D:上下翻转. 输入 第一行包含两个正整数m和n,表示图像的行数和列数,中间用单个空格隔开.1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100.接下来m行,

http://blog.csdn.net/aqua_aqua/article/details/407660 对于二维图像的变形,最简单直接的方式就是将需要变形的不规则区域进行三角形划分,使复杂多边形由1到N个三角形组成,那么最终的变形动作也就转化为这些三角形变形. 三角形变形,就是将一个三角形通过某种变换变成另一个三角形,同时也要保证在源三角形中的点能够正确映射到目标三角形中合适的位置.如下图所示: 图中△ABC是源三角形,Z点是源三角形中的任意一点.△abc为目标三角形,而z点就是源三角形中Z

1 图像频域变换的意义 2 图像频域变换的理论基础 2.1 线性系统 2.2 卷积的定义 2.3 相关的定义 2.4 正交变换 2.4.1 连续函数集合的正交性 2.4.2 正交函数集合的完备性 2.4.3 正交函数的离散情况 2.4.4 一维正交变换 2.4.5 酉变换 2.4.6 图像变换 原文地址:https://www.cnblogs.com/Terrypython/p/10958968.html

1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Drawing; 4 using System.Linq; 5 using System.Text; 6 using System.Threading.Tasks; 7 8 namespace DFT 9 { 10 class FFT 11 { 12 int row; 13 int col; 14 double[,] FM; 15 double[,] FN; 16

图像处理复习 CH4 基本图像变换 4.1 DFT (1)一维DFT 一维DFT: F(u)=1N∑N?1x=0f(x)e?j2πuxN,x=0,1,-,N?1 其逆变换: f(x)=∑N?1u=0F(u)ej2πuxN,u=0,1,-,N?1 (2)二维DFT 二维DFT: F(u,v)=1N∑N?1x=0∑N?1y=0f(x,y)e?j2πux+vyN,u,v=0,1,-,N?1 其逆变换: f(x,y)=1N∑N?1u=0∑N?1v=0F(u,v)ej2πux+vyN,x,y=0,1,-,

关于傅立叶变换,知乎上已经有一篇很好的教程,因此,这篇文章不打算细讲傅立叶的物理含义,只是想从图像的角度谈一谈傅立叶变换的本质和作用. 本文假设读者已经熟知欧拉公式: \[ e^{j\pi x}=\cos{\pi x}+j\sin{\pi x} \] 并且知道高数课本中给出的傅立叶变换公式: \[ f(x) - \frac{a_0}{2}+\sum_{n=1}^{\infty}{[a_n \cos{nx}+b_n\sin{nx}]} \] 其中 \(a_n=\frac{1}{\pi}\int_{