采用傅立叶变换进行相关性匹配

bhtj27 2013-04-27 03:37:09

怎么采用傅立叶变换进行相关性匹配，提取图像中感兴趣的区域

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Matlab 模板匹配 1、先处理模板，把模板转化成一个（800，600）的二值图像，再做一个匹配图像（图像中包含五个物体，其中有两个与模板图像一个图形，其他三个图形任意且要与模板图像有明显的差别）；并转化为一个（800，600）的二值图像； 2、对图像进行傅立叶变换，分别对模板图像和匹配图像进行二维傅立叶变换。 3、计算模板图像与目标图像的相关性，方法是先将匹配图像旋转180度，然后基于快速傅里叶变换的卷积计算技术进行计算。（如果将卷积中心旋转180度，则卷积计算和相关计算是等价的。） 4、观察生成的频谱图像中的五个谱峰，找出其中的两个最高谱峰的位置。（最高的两个谱峰的位置就是与模板物体匹配。）

此次项目是在频谱域空间下的操作，代码由c++（MFC）完成，没有使用matlab，完成 project04-01 到04-05 的内容。包括快速傅立叶变换，频谱显示，低通滤波，高通滤波，图像相关性匹配

matlab傅里叶变换及逆变换和快速傅里叶变换，通过编程实战掌握具体应用。包括matlab傅里叶变换、matlab傅里叶逆变换、matlab快速傅里叶变换。

此次项目是在频谱域空间下的操作，代码由c++（MFC）完成，没有使用matlab，完成 project04-01 到04-05 的内容。包括快速傅立叶变换，频谱显示，低通滤波，高通滤波，图像相关性匹配

本书是MATLAB™和LabVIEW™系列DSP的第三卷。第三卷包括数字滤波器设计，包括通过窗口理想低通滤波器FIR的FIR设计的特定主题来自窗口理想低通滤波器的高通，带通和带阻滤波器设计，采用过渡带优化频率采样技术的FIR设计（由反向DFT或余弦/正弦求和公式），包括希尔伯特在内的所有标准类型的等波纹FIR的设计变换器和微分器通过Remez交换算法，设计Butterworth，Chebyshev （类型I和II），以及椭圆模拟原型低通滤波器，模拟低通原型的转换滤波器用于高通，带通和带阻滤波器，以及使用模拟滤波器转换为数字滤波器脉冲不变性和双线性变换技术。特定于FIR的某些滤波器拓扑是还讨论了两种简单的FIR类型，梳状和移动平均滤波器。整个系列由四个卷组成，共同涵盖实际和可访问的基本数字信号处理方式，但仍然包括所有必要的基础数学。正如系列标题所暗示的，文本中描述的脚本（其中有200多个）以代码形式提供（可用通过互联网http://www.morganclaypool.com/page/isen）将在MATLAB和 LabVIEW。所有卷的文本都包含许多示例，以及许多有用的计算脚本，通过演示脚本和LabVIEW虚拟仪器（VI）进行扩充，可以运行以说明在用户的计算机屏幕上以图形方式显示各种信号处理概念。第一卷由四部分组成这些章节共同概述了数字信号处理领域的有用信号和概念（包括卷积，递归，差分方程，LTI系统等），转换自连续到离散域和返回（即模拟到数字和数字到模拟转换），混叠，奈奎斯特速率，归一化频率，采样率转换和Mu律压缩，以及信号处理原理包括相关性，相关性序列，Real DFT，相关性 通过卷积，匹配滤波，简单的FIR滤波器和简单的IIR滤波器。第一卷第4章特别是，提供了直观或“第一原理”理解数字滤波和频率的方式改变工作。第二卷提供了离散频率变换的详细报道，包括简要介绍共同频率变换的概述，包括离散和连续，然后是详细的处理离散时间傅立叶变换（DTFT），z变换（包括定义和属性，逆z变换，通过z变换的频率响应和备用滤波器实现拓扑包括直接表格，直接表格转换，级联表格，平行表格和格子表格），以及离散傅里叶变换（DFT）（包括离散傅里叶级数，DFT-IDFT对，DFT）常用信号，bin宽度，采样持续时间和采样率，FFT，Goertzel算法，线性，周期性和循环卷积，DFT泄漏，以及逆DFT的计算）.Volume IV，the 该系列的高潮，是对LMS自适应滤波和应用的介绍性处理，以及包括成本函数，性能表面，用于估计梯度的系数扰动，LMS 算法，LMS算法对窄带信号的响应，以及ANC等各种拓扑（主动降噪）或系统建模，周期性信号去除/预测/自适应线增强（ALE），干扰消除，回声消除（具有单H和双H拓扑），和反向滤波/反卷积/均衡。

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