不改变坐标原点的位置和单位长度，只改变坐标轴方向的坐标系的变换，叫做坐标轴的旋转． 设点M在原坐标系中的坐标为(x,y)，对应向量的模为r，幅角为．将坐标轴绕坐标原点，按照逆时针方向旋转角形成新坐标系，点M在新坐标系中的坐标为（如图2-4），则 由此得到坐标轴的旋转的坐标变换公式 平面上一点x1,y1,绕平面上另一点x2,y2顺时针旋转θ角度 ，怎么求旋转后的x1,y1对应的坐标x，yx=(x1-x2)cosθ-(y1-y2)sinθ+x2y
在缺陷检测时，频域（FFT）和空间域经常转换，以利用两者的特点。例如下面的代码，就是先把空间域转频域，做完频域空间的算法后（convol_fft 卷积计算），再把频域转回空间域。rft_generic (img, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)
convol_fft(ImageFFT, ImageGauss,&nbs
时域、频域、空间域2020-11-20 10:55:47
下面这几个概念比较模糊，摘抄一份增强一下理解：一、什么是时域 时域是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。二、什么是频域 频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。三、什么是空间域 空间域又称图像空间(image spa
上篇文章的核心思想可以用下图概括：适用场景一般的采样问题，以及期望求解，数值近似问题，蒙特卡罗方法都能很好地解决；但遇到多元变量的随机分布以及复杂的概率密度时，仅仅使用蒙特卡罗方法就会显得捉襟见肘，这时就需要这篇文章要讲的马尔可夫链蒙特卡罗法来解决这个问题了。我们先从一维的讲起：在开始之前首先统一下定义：我们用符号 代表一个概率，即马尔科夫链达到平稳分布的时候，状态位于第 个状态的概率。马尔科夫链和蒙特卡罗方法是如何结合在一起的？一张图解释清楚：马尔科
编者按：原文作者Ben Shaver专注于数据科学，他在本文中没有用复杂的数学公式，为读者讲解了什么是马尔可夫链蒙特卡罗法，可以说是数学小白的福利啦。以下是论智对原文的编译，如有不妥之处，还请批评指正。注：授权编译，转载请询作者本人。对很多人来说，贝叶斯统计说好听点是一种有毒的魔法，说的不好听简直就是胡言乱语。在这之中，马尔可夫链蒙特卡罗法则更为神秘。它不仅需要大量数学知识，计算过程也十分复杂。但是，正如其他数据科学方法一样，它背后的基本原理也是通俗易懂的。本文的目的就是化繁为简，向读者解释什么
最早发于回答：能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系？ - 咚懂咚懂咚的回答现收入专栏。从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。（反正题主要求的是通俗形象，没说简短，希望不会太长不看。。）一、傅里叶变换关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，
D.Gabor 1946年提出窗口Fourier变换，为了由信号的Fourier变换提取局部信息，引入了时间局部化的窗函数。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号，所以，现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换，这个变换又称为Gabor变换。1) Gabor优点Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性。虽然Gabor小波本身并不能构成正交基，但在特定参数下可构成紧框架。Gabor小波对于图像的边缘敏
Gabor的优点Gabor定义Gabor的不足之处1.具体窗函数：Gaussian的Gabor变换定义式2.窗口的宽高关系傅立叶变换的不足傅立叶变换Gabor变换小波（wavelet）变换总结分析傅立叶变换数字图像处理的方法主要分成两种：空域分析法和频域分析法。空域分析法就是对图像矩阵进行处理；频域分析法是通过图像变换将图像从空域变换到频域，从另外一个角度来分析图像的特征并进行处理。频域分析法在图像增强、图像复原、图像编码压缩及特征编码压缩方面有着广泛应用。如果一个信号 f(t)f(t
1.预备知识1.1可分离变换二维傅立叶变换可用通用的关系式来表示：式中：x, u=0, 1, 2, …, M－1；y, v=0, 1, 2, …, N－1；g(x,y,u,v)和h(x,y,u,v)分别称为正向变换核和反向变换核。 如果满足 :则称正、反变换核是可分离的。进一步，如果g1和g2，h1和h2在函数形式上一样，则称该变换核是对称的。2.图像变换的矩阵表示数字图像都是实数矩阵， 设f(x, &
最近在项目中要进行图像的特征提取工作，为了便于以后查阅和使用，遂写博客以记录。 说到图像的纹理特征，大家能想到的就是灰度共生矩阵（Gray-Level Co-Occurrence Matrix, GLCM）、灰度游程矩阵（Gray-Level Run-Length Matrix, GLRLM)、局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）和方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG)。 这篇博文主要总结一下灰度游程矩阵，顾名