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
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
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
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Đồ họa - Thiết kế - Flash
Lecture Digital image processing - Lecture 18: Image Enhancement
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Lecture Digital image processing - Lecture 18: Image Enhancement
Hồng Hà
78
55
pptx
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This chapter presents the following content: Frequency domain filters, ideal lowpass filters, butterworth highpass filters, gaussian highpass filters, the laplacian in the frequency domain, high boost filtering, homomorphic filtering. | Digital Image Processing CSC331 Image Enhancement 1 Summery of previous lecture First order derivatives using the gradient operator Shobel operator using first order derivatives What are Edges in image? Modeling intensity changes Steps of edge detection 2 Todays lecture Frequency domain Filters Ideal Lowpass Filters Butterworth Highpass Filters Gaussian Highpass Filters The Laplacian in the Frequency Domain High boost filtering Homomorphic Filtering 3 Background Any function that periodically repeats itself can be expressed as the sum of sines and/or cosines of different frequencies, each multiplied by a different coefficient (Fourier series). Even functions that are not periodic (but whose area under the curve is finite) can be expressed as the integral of sines and/or cosines multiplied by a weighting function (Fourier transform). Background The frequency domain refers to the plane of the two dimensional discrete Fourier transform of an image. The purpose of the Fourier transform is to represent a signal as a linear combination of sinusoidal signals of various frequencies. Introduction to the Fourier Transform and the Frequency Domain The one-dimensional Fourier transform and its inverse Fourier transform (continuous case) Inverse Fourier transform: The two-dimensional Fourier transform and its inverse Fourier transform (continuous case) Inverse Fourier transform: Introduction to the Fourier Transform and the Frequency Domain The one-dimensional Fourier transform and its inverse Fourier transform (discrete case) DTC Inverse Fourier transform: 8 Frequency Domain Methods Spatial Domain Frequency Domain 9 Major filter categories Typically, filters are classified by examining their properties in the frequency domain: (1) Low-pass (2) High-pass (3) Band-pass (4) Band-stop 10 Example Original signal Low-pass filtered High-pass filtered Band-pass filtered Band-stop filtered 11 Frequency Domain Methods 12 13 Low pass filter functions left hand side: frequency domain . | Digital Image Processing CSC331 Image Enhancement 1 Summery of previous lecture First order derivatives using the gradient operator Shobel operator using first order derivatives What are Edges in image? Modeling intensity changes Steps of edge detection 2 Todays lecture Frequency domain Filters Ideal Lowpass Filters Butterworth Highpass Filters Gaussian Highpass Filters The Laplacian in the Frequency Domain High boost filtering Homomorphic Filtering 3 Background Any function that periodically repeats itself can be expressed as the sum of sines and/or cosines of different frequencies, each multiplied by a different coefficient (Fourier series). Even functions that are not periodic (but whose area under the curve is finite) can be expressed as the integral of sines and/or cosines multiplied by a weighting function (Fourier transform). Background The frequency domain refers to the plane of the two dimensional discrete Fourier transform of an image. The purpose of the Fourier transform 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 25: Image segmentation
Lecture Digital image processing - Lecture 27: Image segmentation
Lecture Digital image processing - Lecture 28: Image segmentation
Lecture Digital image processing - Lecture 2: Image Digitization I
crossorigin="anonymous">
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.