数字图像处理 第四章 P157 小错误
问题
我认为P157中部的卷积公式是错的,f(x)h(x-m)应当写为f(m)h(x-m)
解决方法
为了证明,我就用我蹩脚的python实现一下图4.28左列
源代码如下
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt m = np.arange(-1000,1000)#本来想设置为0-1000呢,但是有h(-m)存在,只能设置为(-1000,1000) #实现函数f(m)并绘制
fm = np.zeros(2000)
fm[1000:1300] = 3
f1 = plt.figure(1)
p1 = plt.subplot(511)
p1.plot(m,fm)
plt.xlabel('m')
plt.ylabel("f(m)")
plt.xlim(-1000,1000) #实现h(m)
hm = np.zeros(2000)
hm[1000:1200] = 2
p2 = plt.subplot(512)
p2.plot(m,hm)
plt.xlabel('m')
plt.ylabel("h(m)")
plt.xlim(-1000,1000) #实现h(-m)
h_m = np.zeros(2000)
for i in range(2000):
h_m[i] = hm[1999-i]#哈哈,初中的知识诶
p3 = plt.subplot(513)
p3.plot(m,h_m)
plt.xlabel('m')
plt.ylabel("h(-m)")
plt.xlim(-1000,1000) #实现h(x-m)
x = 800
h_x_m = np.zeros(2000)
h_x_m[800:2000] = h_m[800-x:2000-x]#左加右减,至于为啥选800-2000,这是为了适应x的值,x的范围是0-800
p4 = plt.subplot(514)
p4.plot(m,h_x_m)
plt.xlabel('m')
plt.ylabel("h(x-m)")
plt.xlim(-1000,1000) #实现f(x)卷积g(x)
fx_gx = np.zeros(2000)
for x in range(800):
h_x_m[800:2000] = h_m[800 - x:2000 - x] # 左加右减
sum = 0
for m_temp in range(400):
sum += fm[1000+m_temp]*h_x_m[1000+m_temp]
fx_gx[1000+x] = sum
p5 = plt.subplot(515)
p5.plot(m,fx_gx)
plt.xlabel('m')
plt.ylabel("f(x)*g(x)")
plt.xlim(-1000,1000) plt.show()
使用f(m)h(x-m),得到书中的结果,如下:

和书中的结果相同,若使用f(x)h(x-m),得到如下结果:

与书中结果不一致
结论
f(x)h(x-m)应当写为f(m)h(x-m)
数字图像处理 第四章 P157 小错误的更多相关文章
- c语言数字图像处理(四):灰度变换
灰度变换 灰度变换函数 s = T(r) 其中r为输入图像在(x, y)点处的灰度值,s为输出图像在(x, y)点处的灰度值 灰度变换的作用 上图所示的两幅T(s)函数的图像曲线,第一幅图可以增强 ...
- c#数字图像处理(四)线性点运算
灰度图像的点运算可分为线性点运算和非线性点运算两种.4.1线性点运算定义线性点运算就是输出灰度级与输入灰度级呈线性关系的点运算.在这种情况下,灰度变换函数的形式为: g(x, y)=pf(x,y)+L ...
- 【数字图像处理】六.MFC空间几何变换之图像平移、镜像、旋转、缩放具体解释
本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换.包含图像平移.图形 ...
- 【数字图像处理】五.MFC图像点运算之灰度线性变化、灰度非线性变化、阈值化和均衡化处理具体解释
本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换 ...
- 《数字图像处理(MATLAB)》冈萨雷斯
<数字图像处理(MATLAB)>冈萨雷斯 未完结! 参考:数字图像处理——https://blog.csdn.net/dujing2019/article/category/8820151 ...
- 《HALCON数字图像处理》第四章笔记
目录 第四章 HALCON数据结构 HALCON Image图像 图像通道 HALCON Region区域 Region的初步介绍 Region的点与线 Region的行程 Region的区域特征 H ...
- 数字图像处理(MATLAB版)学习笔记(2)——第2章 灰度变换与空间滤波
0.小叙闲言 1.本章整体结构 2.书中例子 例2.1 主要是使用函数imadjust,来熟悉一下灰度处理,体验一把 >> imread('myimage.jpg'); >> ...
- 《HALCON数字图像处理》第一、二章笔记
目录 第一章 绪论 1.1 图像和图像处理 1.1.1 图像 1.1.2 数字图像 1.1.3 图像处理及其发展过程 1.2 数字图像处理的步骤和方法 1.3 数字图像处理系统的硬件组成 1.4 数字 ...
- 数字图像处理(MATLAB版)学习笔记(1)——第1章 绪言
0.下定决心 当当入手数字图像处理一本,从此开此正式跨入数字图像处理大门.以前虽然多多少少接触过这些东西,也做过一些相关的事情,但感觉都不够系统,也不够专业,从今天开始,一步一步地学习下去,相信会有成 ...
随机推荐
- 基于领域驱动设计(DDD)超轻量级快速开发架构(二)动态linq查询的实现方式
-之动态查询,查询逻辑封装复用 基于领域驱动设计(DDD)超轻量级快速开发架构详细介绍请看 https://www.cnblogs.com/neozhu/p/13174234.html 需求 配合Ea ...
- Redis自带压测工具(redis-benchmark.exe)
redis做压测: 可以用自带的redis-benchmark工具,使用简单 压测命令:redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 压测需要 ...
- 关于MySQL事务和存储引擎常见FAQ
1.什么是事务? 事务就是「一组原子性的SQL查询」,或者说一个独立的工作单元.如果数据库引擎能够成功地对数据库应用该组查询的全部语句,那么就执行该组查询.如果其中有任何一条语句因为崩溃或其他原因无法 ...
- Python3-Django-1.开发环境搭建
官网 https://www.djangoproject.com/ 安装 http://www.runoob.com/django/django-install.html 创建项目 方式一(命令行): ...
- 使用训练好的modle,做些有用的事(各层数据可视化)
---恢复内容开始--- 1. 加载必要的库: 2. 设置当前目录,判断模型是否训练好: 3. 利用提前训练好的模型,设置测试网络: 4. 加载测试图片,并显示: 5. 编写一个函数,将二进制的均值转 ...
- win10 64位 MySQL 8.0 下载与安装
免安装版(超级棒的教程): 安装只需 Download .zip压缩文件 卸载只需 Delete 解压文件即可 https://blog.csdn.net/hzxOnlineOk/article/de ...
- 一个神奇的SQL语句
题目是这样的: 分别往这两张表中添加3条数据... 查询营业额最高商家的商品总价与营业额最低商家的商品总价差是多少(5分)CREATE VIEW vm2 AS SELECT price*limit_n ...
- python-多任务-进程
什么是进程? 程序是静态的,当程序运行起来就叫做进程. 进程是操作系统分配资源的基本单元. 进程.线程的区别与优缺点 1. 定义的不同: 进程是系统进行资源分配的最小单位. 线程是进程的一个实体,是C ...
- 关于display的box和flex布局
关于二者的区别于联系,在知乎上看到有人这么回答的 flex 2012年的语法,也将是以后标准的语法,大部分浏览器已经实现了无前缀版本. box是2009年的语法,已经过时,是需要加上对应前缀的. 另外 ...
- 基础设计模式-03 从过滤器(Filter)校验链学习职责链模式
1.职责链路模式 1.1UML图 1.2 职责链路模式的概念 为了避免处理对象的耦合关系,将对象连成一个链,沿着这个链进行访问,直到有一个对象处理位置: 1.3 优点 1.按照一定的顺序执行判断: 2 ...