为了快速有效地提取作物行, 提出了基于机器视觉的农田作物行检测方法。图像预处理过程中, 用中心线检测算法代替垂直投影法获得作物行信息; 直线检测中提出了一种基于随机方法的新算法。该算法首先在由图像定位点构成的数据空间中随机选取两个不同点, 这两点决定一条直线; 然后在一定的距离容忍度下, 得到一个沿直线方向的条形区域, 并在此区域内搜索定位点的个数; 最后根据阈值规则, 判断该直线的真实性。针对大量不同生长时期、不同光照条件下麦田图像的处理, 结果表明, 一幅图像的处理时间约为120 ms, 能够快速准确地提取作物行。对比该算法与霍夫变换和随机霍夫变换, 证实了它具有节省内存、速度快、抗干扰等优点。

数字信号处理中——Z变换、Z变换的重要性质 、MATLAB实现

负频率的物理意义，具有转折意义，让我矛塞顿开

matlab人脸匹配代码使用傅立叶变换的人脸识别 想法 傅里叶变换只是过去25年中开发的许多不同的面部识别方法之一。 与机器学习方法相比，傅里叶变换是一种非常简单且快速的算法。 它提取人脸的频率特征，而不是使用卷积网络分析图像模式。 主要思想是在图像数据库中找到变化最大的频率，并通过匹配这些频率来识别面部。 左侧的脸部在此算法中用作输入。 预测的面Kong在右侧： 数学 傅里叶变换 傅里叶变换的公式意味着，大小为N x M的图像可以在u或v方向上分解为频率（具有各种波长j）。u对应于水平方向，而v对应于垂直方向。 x和y是沿u和v的测量值。 欧拉公式 欧拉公式只是说，每个波长都是由cos和sin波组成的，以复数形式表示，其中cos是实数部分，sin是虚数部分。 傅立叶变换的可视化 数学似乎很复杂，但是两个公式解释了一个简单的概念：图像由各种频率组成。 这是傅立叶变换的示例： 5个水平波 10个水平波 15对角波 5个水平波的FFT FFT 10个水平波 FFT 15个对角线波 上图显示：经过傅立叶变换后，每个频率分解为2个白色像素，围绕原点（0,0）对称。 较高的频率离原点较远，并且其

分数阶傅里叶变换的离散算法-Ozaktas.ppt

利用局部算子检测峰值的改进Hough变换算法.doc

采用分数阶 Fourier 变换的信号变化研究系统

JPEG压缩方案分为以下几个阶段： 1. 将图像转换为最佳色彩空间。 2. 调整纵横比 16:9 3.数字化方案4:2:0。 4. 对像素块应用离散余弦变换 (DCT)，从而去除冗余图像数据。 5. 使用为人眼优化的加权函数量化每个 DCT 系数块。 6. 使用霍夫曼可变字长算法对所得系数（图像数据）进行编码，以去除系数中的冗余。 7. 字节填充。 8. 标题 JFIF 9. JPG 数据存储

向量化编程是现代汇编语言的热点，本文件介绍了向量化基本概念、编译器自动向量化、代码变换向量化、X86 intrinsic代码实例，以及ARM SVE特点等。

在时间和空间调制的傅里叶变换成像光谱仪推扫过程中在此过程中，光谱仪平台的运动状态可能会有所不同。 因此，从图像序列偏离使用高平台稳定性获得的理想干涉图。 恢复的目标光谱将无法反映真实的目标特征。 我们采用目标跟踪来获取目标位置在图像序列中通过建议的核回归，并使用相对偏差方法确定目标强度，以及使用非均匀快速傅立叶变换算法的频谱图恢复。 我们在模拟和实验获得的航拍图像上测试了我们的算法，并通过与准确的频谱图，证明了所提方法的有效性。