资源中是关于计算机图形学中的介绍二维变换与裁剪的详细PPT讲解以及一个小提纲的介绍帮助你的掌握，再附上二维图形几何变换、Cohen-Sutherland直线段裁剪算法及多种变换和裁剪的自我演示exe助你理解，欢迎下载

实现任意角度拍摄的矩形物体，通过一系列数字图像处理，把另外一张目标图像替换拍摄的矩形框。 难点一：矩形边框的检测识别（噪声） 针对难点一： 拟采用边缘检测检测像素突变点提取边缘线条+轮廓提取+拟合外接四边形寻找轮廓中满足面积条件的四边形。考虑到拍摄图像有很多噪点干扰，采用中值滤波进行平滑处理，过滤椒盐噪声。设定矩形区域面积阈值，去除不满足条件轮廓，对轮廓进行多边形拟合迭代，直到拟合成四边形，并排序输出四个点坐标。 ②难点二：由于相机平面很难与物体平面平行，所以矩形区域是形变的矩形。 针对难点二： 拟采用投影变换，利用getPerspectiveTransform函数求出变换矩阵M，再用M将代替换图像投影变换到矩形区域，其余面积像素为0，以便后续图片融合相加。

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我们研究了所提出的 SET 方法在分析一对黑洞的螺旋和合并过程中产生的引力波 (GW) 信号的适用性。 GW信号检测刚刚获得2017年诺贝尔奖，GW信号分析是一项非常具有挑战性的任务。 SET 是一种高分辨率时频 (TF) 分析工具，可用于信号重建。 因此，通过SET可以获得GW信号的高分辨率TF表示，如图所示。 . 相关论文可以在网站“ http://ieeexplore.ieee.org/document/7906573/ ”中找到[1]。 如果您使用此包中包含的任何函数，请引用本文。 非常非常感谢你。 . [1] G. Yu、M. Yu 和 C. Xu，“同步提取变换”，IEEE 工业电子学报，卷。 64，没有。 10，第 8042-8054 页，2017 年 10 月。doi：10.1109/TIE.2017.2696503

同步压缩小波变换程序，适用于同步压缩小波变换的各种变形与研究

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为了准确提取图像中目标特征，结合靶标的尺寸和特征信息提出了一种基于全局信息的方法。利用霍夫变换(HT)确定图像中包含靶标的目标区域；在目标区域中提取靶标上不同特征区域的中心；利用提取的中心拟合靶标在图像中所占区域的圆心和半径；完成图像上各区域与靶标上对应区域的匹配。实验证明该方法能够有效、准确的提取图像中靶标的特征，实验室内实验中靶标上特征区域中心提取精度为0.09 pixel，实验室外提取精度为0.12 pixel。在序列图像处理时,利用前一帧图像的结果可以有效降低计算量，提高提取精度。

总结数字信号处理第二章Z变换部分重要内容，从数学公式出发，分析各个公式背后的物理意义。