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演算法相關部落格1:
@(總結)
以定位人眼為例,我們的目的是讓影象
f f
通過乙個相關濾波器
h' role="presentation">h
h,然後就能得到人眼響應圖
g g
f∗h=g這
裡以小寫
為空間域
,大寫為
頻域,∗
代表卷積
' role="presentation">f∗h
=g這裡
以小寫為
空間域,
大寫為頻
域,∗代
表卷積f
∗h=g
這裡以小
寫為空間
域,大寫
為頻域,
∗代表卷
積我們知道,相關濾波類似於卷積,由訊號處理方面的知識可知,空間域的卷積等同於頻域的乘法,因此:f∗
h=g對
應於f×
h=g f∗h
=g對應
於f×h
=g其中f=
dft(
f)g=
dft(
g)h=
dft(h)f
=dft
(f)g
=dft
(g)h
=dft
(h)記住我們的目的是得到合適的
h h
,很明顯,
g' role="presentation">gg是
g g
的傅利葉變換,而
g' role="presentation">g
g可以由影象標定得到,
f f
是影象f
' role="presentation">f
f的傅利葉變換,因此可以得到:h=gfh
=gf對於每一張圖,我們都可以得到乙個
h h
,最後,平均一下每個
h' role="presentation">h
h,就得到了我們需要的相關濾波器(頻域):hf
inal
=∑ni
=0hi
n hfi
nal=
∑i=0
nhin
應用的時候,只需要把
f f
變換到頻域
f' role="presentation">f
f,然後與
h h
相乘,得到的
g' role="presentation">g
g,反傅利葉變換到空間域,就能得到定位點了:g=
我實現了該演算法的訓練和應用過程**,後續會上傳到github,非科班出生,**很爛,輕噴,也歡迎pr。
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