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第三章 图像的数学描述与图像变换 §3.1 连续图像的数学描述 §3.2 图像的数字化和离散图像的数学描述 §3.3 图像变换的预备知识 §3.4 二维连续傅立叶变换 §3.5 采样定理 §3.6 二维离散傅立叶变换 §3.7 随机场 §3.8 数字图像的矩阵表达 §3.9 K-L变换 §3.10 小波变换 §3.1 连续图像的数学描述 f x( y, , t, ) i x( y, , t, ) λ λ f x( y, , t, ) i x( y, , t, ) T x( y, , t, ) λ λ × λ t f x( y, , t, ) i x( y, , t, ) R x( y, , t, ) λ λ × λ r 780 f x (y , ,t , ) f x (y , ,t V, ) (d ) λ ∫λ α λ λ 380 i: 入射光，T：透射率，R ：反射率 V ：相对视敏函数 实际中反射图像居多！ §3.2 图像的数字化和离散图像的数学描述 ① 均匀采样、量化图像 (0,0) (0,1) ... (0,⎡ f1) f f n − ⎤ ⎢ ⎥ (1,0) (1,1) ... (1,⎢ f1) f f n − ⎥ f i j [ ( , ] ⎢ ... ⎥ ⎢ ⎥ ( 1,0) ( 1,1) f n ( 1, f1) −  − − − ⎣ n f n n ⎦ 采样