数字图像K-L变换.ppt

Digital Image Processing 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=imread(lena.tif); J=dct2(I); imshow(log(abs(J)),[]); * 行堆叠：l副图像就是l个向量，每个向量中首先将图像每一行中各列转置，然后依次放各行。 Digital Image Processing * 行堆叠：l副图像就是l个向量，每个向量中首先将图像每一行中各列转置，然后依次放各行。