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文档简介

数字图像处理,3.6 基于特征向量的变换,1 主分量分析（K-L变换）,特征分析 特征值,1 主分量分析（K-L变换）,通常将特征值按降序排列。,1 主分量分析（K-L变换）,特征向量,1 主分量分析（K-L变换）,3）主分量分析及一维K-L变换 一种可以去掉随机向量中各元素间相关性的线性变换。 STEP1：定义协方差矩阵。,1 主分量分析（K-L变换）,STEP2：求协方差矩阵的特征值和特征向量。 STEP3：定义变换核矩阵和反变换。,1 主分量分析（K-L变换）,例,1 主分量分析（K-L变换）,4）K-L变换的性质,1 主分量分析（K-L变换）,1 主分量分析（K-L变换）,1 主分量分析（K-L变换）,5）图像K-L变换 思想：将二维图像采用行堆叠或列堆叠转换为一维处理。,1 主分量分析（K-L变换）,2 图像数据压缩,1）K-L变换用于图像数据压缩,2 图像数据压缩,2 图像数据压缩,MatLab函数,傅立叶变换 B=fft2(I)：计算图像I的二维傅立叶变换 B=fftshift(I)：将变换后的图像频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心 Y=abs(X)：对复数求模 Y = log(X)：计算自然对数。以e为底数的对数。 B=ifft2(I)：计算图像I的二维傅立叶变换的反变换,MatLab函数,傅立叶变换 例：傅立叶正反变换 I=imread(lena.tif); J=fft2(I); K=ifft2(J); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imshow(log(abs(J),); subplot(2,2,3),imshow(log(abs(fftshift(J),); subplot(2,2,4),imshow(uint8(abs(K);,原始图像,频谱 （无平移）,频谱 （平移）,逆变换图像,MatLab函数,离散余弦变换 B=dct2(I)：计算图像I的二维离散余弦变换 B=idct2(I)：计算图像I的二维离散余弦变换的反变换 例 I=imrea
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