首先直接用连续小波变换和离散小波变换，分别实现了对信号突变点的检测。然后再介绍了部分CWT和DWT的知识，以工程实现为主。 之前在不经意间也有接触过求突变点的问题。在我看来，与其说是求突变点，不如说是我们常常玩的"找不同"。给你两幅图像，让你找出两个图像中不同的地方，我认为这其实也是找突变点在生活中的应用之一吧。回到找突变点位置上，以前自己有过一个傻傻的方法
转载
2023-09-18 13:51:10
269阅读
## 小波变换边缘检测的简介
在图像处理中，边缘检测是一项重要的技术，能够有效地提取出图像中的重要特征。边缘往往对应于图像中亮度变化剧烈的区域，因此通过检测边缘，可以获取图像的轮廓、形状以及其他有用的信息。而小波变换则是一种强大的信号处理工具，特别适用于分析具有局部特征的信号，其在边缘检测中的应用逐渐受到关注。
### 小波变换的基本概念
小波变换是一种将信号分解为不同频率成分的数学工具。它
原创
2024-09-25 07:59:05
160阅读
Roberts边缘检测算子：根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理，采用对角线方向相邻两像素之差。 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象，具有方向敏感性。所以可以边缘检测。 Roberts边缘检测算子：clear;
I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gra
转载
2023-07-28 15:56:47
708阅读
## Python实现图像小波变换边缘检测
图像处理中的边缘检测是一项重要的任务，可以帮助我们识别和提取图像中的边缘信息。小波变换是一种常用的图像处理技术，可以用于边缘检测。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现图像小波变换进行边缘检测。
### 小波变换介绍
小波变换是一种基于信号分析的数学工具，可以将信号分解成不同尺度的成分。在图像处理中，小波变换可以帮助我们提取图像中不同尺度的特
原创
2024-07-02 03:39:22
211阅读
Radon radon函数对应格式包括：[R,xp] = radon(I,theta); 其中，R为线积分值，xp为径向坐标，theta为投影角度； 图像投影，就是说将图像在某一方向上做线性积分（累加求和）。如果将图像看成二维函数f(x, y)，则其投影就是在特定方向上的线性积分，比如f(x, y
转载
2024-01-13 21:42:47
258阅读
图像投影，就是说将图像在某一方向上做线性积分（或理解为累加求和）。如果将图像看成二维函数f(x, y)，则其投影就是在特定方向上的线性积分，比如f(x, y)在垂直方向上的线性积分就是其在x轴上的投影；f(x, y)在水平方向上的线积分就是其在y轴上的投影。通过这些投影，可以获取图像在指定方向上的突出特性，这在图像模式识别等处理中可能会用到。 Radon变换（拉东变换），就是将数字图像矩
转载
2023-10-07 14:31:51
261阅读
python+opencv–Hough直线检测通过Canny算子等边缘检测方法获得图像的边缘信息之后， 我们得到仅是多组连续的边缘像素点， 这些像素点包含了极为有用的信息， 但是这些信息我们无法直接使用， 因为图像噪声和图像像素误差的存在，图像的边缘轮廓并不是规则的几何线条， 不能直接通过函数来表达。比如从下面的建筑物图片和Canny算子提取的边缘图中，可以明显看到边缘图像中包含了大量建筑物的边缘
转载
2023-09-22 07:13:41
6阅读
等幅值变换Clarke变换正变换（3/2）：由于为等幅值变换，ialpha=ia,所以系数为2/3，公式化为： Park变换正变换（2/2）：逆变换：磁通、磁链、磁动势1.磁链Ψ 导电线圈或电流回路所链环的磁通量。磁链等于导电线圈匝数N与穿过该线圈各匝的平均磁通量φ的乘积，故又称磁通匝。当只有一匝线圈的时候，磁链跟磁通量是相等的。 当有N匝线圈的时候，因为电压的累加关系。由定义式就有Ψ=
# Python拉东变换包的科学探索
拉东变换（Radon Transform）是一种数学运算，主要用于图像处理、计算机视觉和医学成像等领域。它通过将高维图像转换为了一组一维投影，可以帮助我们提取图像中的特征信息。在这篇文章中，我们将介绍Python中拉东变换的相关包，并通过代码示例深入理解其具体用法。
## 1. 基础知识
拉东变换的核心思想是将图像中的每个点通过一组固定角度的直线进行投影
原创
2024-10-16 06:17:38
161阅读
## 实现拉东逆变换的流程
#### 1. 导入所需模块
首先，我们需要导入一些Python的模块，以便使用其中的函数和方法。在这个任务中，我们需要使用numpy模块来进行矩阵运算。
```python
import numpy as np
```
#### 2. 定义拉东逆变换函数
接下来，我们需要定义一个函数来实现拉东逆变换。我们将这个函数命名为`ladder_up`，它接收一个矩阵作为
原创
2023-11-21 09:54:54
100阅读
# 拉东变换及其在Python中的实现
拉东变换（Radon Transform）是一种用于从图像获取投影数据的数学工具，广泛应用于医学成像（如CT扫描）、材料科学以及图像重建等领域。本文将介绍拉东变换的基本概念，并通过Python代码示例逐步讲解如何实现这一变换。
## 1. 拉东变换的基本概念
拉东变换的核心思想是将一个二维图像中的信息通过一系列线性投影进行提取。对于给定的函数 \( f
原创
2024-09-10 06:51:01
291阅读
这是我之前在剑桥大学上的一节研究生应数选修课 Image Reconstruction，之前没怎么听懂，所以这段时间想把它补起来。 这节课老师没有明确的讲义，所以我就照记着的一些书的顺序，把它复习了。 整堂课只有我一个人上 QAQ，所以应该算是在数学系里比较小众的方向吧。 因此这篇笔记 基本上是为了 我自己以后查资料或公式好找一点。 笔记部分摘自 Mathematical Methods in I
拉东变换是一种重要的数学工具，广泛应用于图像处理、信号分析以及数据压缩等领域。本文将详细介绍如何在Python中实现拉东变换的代码，通过一系列步骤带你理解这个过程。
## 背景描述
在现代信息处理领域，拉东变换用于将数据从像素空间转换到拉东空间，从而有效地提取对象的边缘信息。以下是实现拉东变换的主要流程：
```mermaid
flowchart TD
A[接收图像数据] --> B
Radon 变换 介绍图像投影，就是说将图像在某一方向上做线性积分（或理解为累加求和）。如果将图像看成二维函数f(x, y)，则其投影就是在特定方向上的线性积分，比如f(x, y)在垂直方向上的线性积分就是其在x轴上的投影；f(x, y)在水平方向上的线积分就是其在y轴上的投影。通过这些投影，可以获取图像在指定方向上的突出特性，这在图像模式识别等处理中可能会用到。
小波变换、图像复原、边缘检测这一部分和上一节是连在一起的，里面的一些函数在上一篇文章中已经给出，这里不重复给出。 图像可以根据小波变换变换成四幅图像。四幅图像分别是近似图像，水平细节图像，垂直细节图像和对角线细节图像。通过对这四个分量的调整，可以进行图像的边缘处理或者噪声去除。下面是本次实验的实验思路。设计思路小波变换实验思路小波变换的步骤如下： 步骤 1：本次实验使用正交归一化四阶对称小波 h_
转载
2023-11-11 17:04:38
350阅读
最近在Coursera上面听课，写博客记录一下，促进学习。Audio Signal Processing for Music Applications
PS: 这里再推一波郭宝龙老师的MOOC，很香。信号与线性系统分析 吴大正 郭宝龙
(1) STFT 的引入1. 为什么要引入短时傅里叶变换?首先引入一个平稳与非平稳的概念：非平稳信号：对于确定信号，信号的频率成分随着时间而发生变化。比如说下面的脑
### Python小波变换图像边缘检测
#### 什么是小波变换？
小波变换是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同频率的成分。在图像处理中，小波变换可以用于检测图像的边缘。
#### 小波变换图像边缘检测的步骤：
1. 导入必要的库
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取图像并将其转换为灰度图像
```python
im
原创
2024-05-25 06:11:01
123阅读
# 如何实现Python拉东变化
在数据分析和建模中，拉东变化是一种常用的技术。本文将指导你如何在Python中实现这一过程。我们将通过几个步骤来实现这一目标，并附上代码示例和图表。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ---------------------------
原创
2024-09-05 04:10:44
23阅读
如果两个向量v和w的内积为0，则说它们是正交的： &nbs
返回Opencv-Python教程Canny图像梯度 反映的是图像像素值的变化过程，不管变化大小都考虑在内，所以Sobel，Laplacian变换得到的是一个多级灰度图。边沿检测也可以看做是图像梯度的一种延伸，不过边沿检测更注意图像的“边沿”部分，图像梯度变化较小的部分会被忽略，只有较大变化的部分保留下来。今天要介绍的canny边沿检测有低错误率、很好地定位边缘点、单一的边缘点响应等优点
转载
2023-07-28 20:43:32
139阅读
