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文檔簡介
1、《信號處理原理》實驗指導【實驗要求】(1)對輸入圖象文件內(nèi)容進行2D-FFT變換,再對所得頻譜數(shù)據(jù)進行2D-IFFT,將結(jié)果重新轉(zhuǎn)換成字符文件保存起來。(2)對輸入圖象文件內(nèi)容進行2D-FFT變換,再將頻譜的大小壓縮為(N2)(N2),然后對所得頻譜數(shù)據(jù)進行2D-IFFT,將結(jié)果重新轉(zhuǎn)換成字符,保存成(N2)(N2)的漢字圖像。(3)對輸入圖象文件內(nèi)容進行2D-FFT變換,再將頻譜的大小壓縮為(N2)(N2),然后對頻譜補入一些零,再對
2、頻譜進行2D-IFFT,將結(jié)果重新轉(zhuǎn)換成字符,保存成(N2)(N2)的漢字圖像?!緦嶒炘怼恳环S數(shù)字圖像可以用矩陣[g(mn)]來表示,g(mn)是圖像在坐標(mn)處的灰度級(或彩色RGB值)。也可以把g(mn)視為一個二元函數(shù),它的自變量為m和n,則可以用它來表示數(shù)字圖像在平面上的亮度分布。矩陣可以寫成下面的形式:??(00)(01)(01)(10)(11)(11)[]()(10)(11)(11)gggNgggNggmngMgM
3、gMN????????????????????????在上面的基礎上,我們可以定義下面的二維DFT:定義1:二維矩陣向量[g(mn)]的2DDFT??1010()))((NMmMmnpqNnGpqgmnWFgmWn????????????????????01pM???01qN???從上面的定義我們可以看出:2DDFT可以用兩次1DDFT來實現(xiàn)。一次是對g(mn)的各行(即m相同而n不同)進行1DDFT如上式中的紅色部分所示;再對變換后的
4、結(jié)果,再按列進行1DDFT如上式中的藍色部分所示?!緢D象壓縮與放大原理】要盡量少失真地對圖象進行縮放處理,則需從頻域著手進行。如果從頻譜圖中去掉一些頻率的分量,然后再作IFFT,得到時域數(shù)據(jù),即可實現(xiàn)對圖象的縮小。而如果在頻譜中加入一些零值,再作IFFT,得到時域數(shù)據(jù),則可實現(xiàn)對圖象的放大。inputinfilestreaminputif(input==o)Data[i][j]=CIRCLE_VALif(input==.)Data[i]
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