Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition)

基本

酉变换

一维的变换:

\[\mathbf{t} = \mathbf{A} \mathbf{f}, \\
\mathbf{f} = \mathbf{A}^{H} \mathbf{t}, \\
\mathbf{A}^H = {\mathbf{A}^*}^{T}, \mathbf{A}^H\mathbf{A} = \mathbf{I}.
\]

以及二维的变换:

\[\mathbf{T} = \mathbf{A} \mathbf{F} \mathbf{B}^T, \\
\mathbf{F} = \mathbf{A}^H \mathbf{T} \mathbf{B}^*, \\
\mathbf{A}^H\mathbf{A=I}, \mathbf{B}^{T}\mathbf{B}^* =\mathbf{I}.
\]

以一维的为例, 实际上就是

\[t_u = \sum_{x = 0}^{N-1} f_x s(x, u) = \mathbf{f}^T \mathbf{s}_u, u=0,1,\cdots, N-1,\\
\mathbf{s}_u = [s(0, u), s(1, u), \cdots, s(N-1, u)]^T.
\]

\[\mathbf{A} = [\mathbf{s}_0, \cdots, \mathbf{s}_{N-1}]^{T}.
\]

others

\[\sum_{k=0}^n \sin (kx) = \frac{\cos(\frac{1}{2}x) - \cos (\frac{2n+1}{2}x)}{2 \sin (\frac{x}{2})}, \quad x \in (2K\pi, 2(K+1)\pi)
\]

proof:

\[\begin{array}{ll}
2\sin (\frac{x}{2}) \sum_{k=0}^n \sin (kx)
&=\sum_{k=0}^n [\cos (\frac{2k-1}{2}x) -\cos (\frac{2k+1}{2}x) ]\\
&= \cos(\frac{1}{2}x) - \cos (\frac{2n+1}{2}x).
\end{array}
\]

类似地

\[\sum_{k=0}^n \cos (kx) = \frac{\sin(\frac{2k+1}{2}x) + \sin (\frac{1}{2}x)}{2 \sin (\frac{1}{2}x)}, \quad x \in (2K\pi, 2(K+1)\pi)
\]

proof:

\[\begin{array}{ll}
2\sin (\frac{x}{2}) \sum_{k=0}^n \cos (kx)
&=\sum_{k=0}^n [\sin (\frac{2k+1}{2}x) -\sin (\frac{2k-1}{2}x) ]\\
&= \sin(\frac{2k+1}{2}x) + \sin (\frac{1}{2}x).
\end{array}
\]

Fourier-related Transforms

DFT

\[s(x, u) = \frac{1}{\sqrt{N}} e^{\frac{-j2\pi xu}{N}}
\]

\(\mathbf{s}_u^H \mathbf{s}_u = 1\)是显然的, 又注意到

\[\mathbf{s}_u^H \mathbf{s}_{u'} = \frac{1}{N}\sum_{x=0}^{N-1} e^{\frac{-j2\pi x(u-u')}{N}},
\]

\[\sum_{n=0}^{N-1} a^n = \frac{1-a^N}{1-a},
\]

由于

\[e^{-j2\pi x (u - u')} = 1, \forall u \not = u'.
\]

DHT

DISCRETE HARTLEY TRANSFORM

\[s(x, u) = \frac{1}{\sqrt{N}}\mathrm{cas}(\frac{2\pi xu}{N}) = \frac{1}{\sqrt{N}}[\cos (\frac{2\pi ux}{N}) + \sin (\frac{2\pi ux}{N})].
\]
\[2\cos (\frac{2\pi ux}{N})
\cos (\frac{2\pi u'x}{N})
=\cos (\frac{2\pi (u-u')x}{N})
+\cos (\frac{2\pi (u+u')x}{N}) \\
2\sin (\frac{2\pi ux}{N})
\sin (\frac{2\pi u'x}{N})
=\cos (\frac{2\pi (u-u')x}{N})
-\cos (\frac{2\pi (u+u')x}{N}) \\
2\sin (\frac{2\pi ux}{N})
\cos (\frac{2\pi u'x}{N})
=\sin (\frac{2\pi (u+u')x}{N})
-\sin (\frac{2\pi (u-u')x}{N}) \\
\]

故想要证明其为标准正交基, 只需注意到:

\[\sum_{x=0}^{N-1} \sin (\frac{2\pi k x}{N})
=\frac{\cos(\frac{k\pi}{N}) - \cos (\frac{(2N-1)k\pi}{N})}{...},
\]

\(k\not=0\)的时候, 有

\[\cos (\frac{(2N-1)k\pi}{N}) = \cos (\frac{k\pi}{N}),
\]

\[\sum_{x=0}^{N-1}\sin (\frac{2\pi kx}{N}) =0, k\not=0.
\]

类似可得:

\[\sum_{x=0}^{N-1}\cos (\frac{2\pi kx}{N}) =0, k\not=0.
\]

正交性如此是易证明的, 实际上标准性是显然的.

DCT

DISCRETE COSINE TRANSFORM

\[s(x, u) = \alpha (u) \cos (\frac{(2x + 1)u\pi}{2N}), \\
\alpha (u) =
\left \{
\begin{array}{ll}
\sqrt{\frac{1}{N}}, & u=0, \\
\sqrt{\frac{2}{N}}, & u=1,2,\cdots, N-1. \\
\end{array}
\right .
\]

其标准正交的思路和DHT是如出一辙的.

与DFT的联系

  1. 定义
\[g(x) =
\left \{
\begin{array}{ll}
f(x), & x = 0, 1, \cdots, N-1, \\
f(2N-x-1), & u=N, N+1, \cdots, 2N-1. \\
\end{array}
\right .
\]

此时\(g(x) = g(2N-1-x)\);

  1. 计算DFT
\[\mathbf{t}_F = \mathbf{A}_F \mathbf{g} =
\left [
\begin{array}{c}
\mathbf{t}_1 \\
\mathbf{t}_2 \\
\end{array}
\right ].
\]
  1. 定义
\[h(u) = e^{-j\pi u / 2N}, u=0,1,\cdots, N-1, \\
\mathbf{s} = [1 / \sqrt{2}, 1, 1, \cdots, 1]^T.
\]
\[\mathbf{t}_C = \mathrm{Re}\{\mathbf{s\circ h \circ t_1}\}.
\]

其中\(\mathrm{Re}\)表示实部, \(\circ\)表示逐项乘法.

证明是平凡的.

DST

DISCRETE SINE TRANSFORM

\[s(x, u) = \sqrt{\frac{2}{N+1}} \sin (\frac{(x+1)(u+1)\pi}{N+1}).
\]

与DFT的联系

  1. 定义
\[g(x) =
\left \{
\begin{array}{ll}
0, & x = 0, \\
f(x-1), & x = 1, \cdots, N, \\
0, & x = N + 1, \\
-f(2N-x+1), & u=N+1, \cdots, 2N+1. \\
\end{array}
\right .
\]

此时\(g(x) = -g(2N + 2 - x)\).

  1. DFT
\[\mathbf{t}_F = \mathbf{A}_F \mathbf{g} =
\left [
\begin{array}{c}
0 \\
\mathbf{t}_1 \\
0 \\
\mathbf{t}_2 \\
\end{array}
\right ].
\]
\[\mathbf{t}_S = -\mathrm{Imag}\{\mathbf{t}_1\}.
\]

其中\(\mathrm{Imag}\)表虚部.

DFT, DHT, DCT, DST的更多相关文章

  1. 频域分辨率与DFT,DCT,MDCT理解

    搞了这么久音频算法,有些细节还没有很清楚. 比如DFT和DCT有哪些区别,DFT系数为什么会是对称的,同样帧长的数据,各自的频域分辨率是多少? 今天决定搞清楚这些问题, 首先DFT的系数对称(2N点的 ...

  2. 【转】由DFT推导出DCT

    原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_626631420100xvxd.htm 已知离散傅里叶变换(DFT)为: 由于许多要处理的信号都是实信号,在使用DFT时由于傅 ...

  3. FFTW中文参考

    据说FFTW(Fastest Fourier Transform in the West)是世界上最快的FFT.为了详细了解FFTW以及为编程方便,特将用户手册看了一下,并结合手册制作了以下FFTW中 ...

  4. FFTW3学习笔记2:FFTW(快速傅里叶变换)中文参考

    据说FFTW(Fastest Fourier Transform in the West)是世界上最快的FFT.为了详细了解FFTW以及为编程方便,特将用户手册看了一下,并结合手册制作了以下FFTW中 ...

  5. opencv 61篇

    (一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV ...

  6. FFTW简介及使用

    http://fftw.org/ FFTW is a C subroutine library for computing the discrete Fourier transform (DFT) i ...

  7. C++开源库集合

    | Main | Site Index | Download | mimetic A free/GPL C++ MIME Library mimetic is a free/GPL Email lib ...

  8. Discrete cosine transform(离散余弦转换)

    A discrete cosine transform (DCT) expresses a finite sequence of data points in terms of a sum of co ...

  9. [转载] OpenCV2.4.3 CheatSheet学习(二)

    二.矩阵操作(拷贝.洗牌.局部访问): src.copyTo(dst) 把src矩阵中的数据拷贝到dst. src.convertTo(dst, type,scale, shift) 缩放并转换到另外 ...

随机推荐

  1. Kafka入门教程(二)

    转自:https://blog.csdn.net/yuan_xw/article/details/79188061 Kafka集群环境安装 相关下载 JDK要求1.8版本以上. JDK安装教程:htt ...

  2. int是几位;short是几位;long是几位 负数怎么表示

    其实可以直接通过stm32的仿真看到结果:(这里是我用keil进行的测试,不知道这种方法是否准确) 从上面看, char是8位  short是4*4=16位  int是8*4=32位  long是8* ...

  3. 调试器gdb

    1.启动和退出gdb gdb调试的对象是可执行文件,而不是程序源代码.如果要使一个可执行文件可以被gdb调试,那么在使用编译器gcc编译程序时加入-g选项.-g选项告诉gcc在编译程序时加入调试信息, ...

  4. Linux下强制踢掉登陆用户

    1.pkill -kill -t   tty 例:pkill -kill -t tty1

  5. Vue API 3 (模板语法 ,指令)

    条件 v-if v-if 指令用于条件性地渲染一块内容.这块内容只会在指令的表达式返回 truthy 值的时候被渲染. v-show v-show 指令也是用于根据条件展示一块内容.v-show 只是 ...

  6. OC-引用计数器,内存管理,野指针

    总结 全局断点 →-->+-->Add Exception Breakpoint 开启僵尸监听 打开Edit scheme -->Diagnostics-->Enable Zo ...

  7. 【编程思想】【设计模式】【行为模式Behavioral】catalog

    Python版 https://github.com/faif/python-patterns/blob/master/behavioral/catalog.py #!/usr/bin/env pyt ...

  8. hash 模式与 history 模式小记

    hash 模式 这里的 hash 就是指 url 后的 # 号以及后面的字符.比如说 "www.baidu.com/#hashhash" ,其中 "#hashhash&q ...

  9. Consumer方法结合Lambda表达式的应用

    package com.itheima.demo05.Consumer;import java.util.function.Consumer;/** * @author newcityman * @d ...

  10. 云原生应用管理,像管理手机APP一样管理企业应用

    我们在使用智能手机的时候,手机APP从应用市场一键安装,安装好即点即用,当有新版本一键升级,如果不想用了长按图标删除,整个过程非常简单,小朋友都能熟练掌握.而对于企业应用,由于结构复杂.可用性要求高. ...