整环和域

整环和域
整环和域

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§3.7 整环和域

3.7.1 定义 零因子 R 是环,a , b ∈R 。

(1) 如果a ≠0, b ≠0且ab = 0,则称a 是b 的左零因子,b 是a 的右零因子。

(2) 如果a 是某个元素的左零因子,即a ≠0且存在b ≠0,使得ab = 0,则称a 是一个左零因子。

(3) 如果b 是某个元素的右零因子,即b ≠0且存在a ≠0,使得ab = 0,则称b 是一个右零因子。

如果a 不是左零因子,则任给b ∈R ,都能从ab = 0得到b = 0。同样,如果a 不是右零因子,则任给b ∈R ,都能从ba = 0得到 b = 0。

左零因子和右零因子都称为零因子。由定义3.7.1可知,如果R 有左零因子,则R 一定有右零因子,同样,如果R 有右零因子,则R 一定有左零因子。所以只说R 有没有零因子就行了。

3.7.2 例 Z 没有零因子,但M 2(Z )有零因子,取A =1000↘→

← ,B =0001↘→

← ,则A ≠0, B ≠0且AB = 0。一般的,如果R 不是零环,则R 的n(n ≥2)阶矩阵环M n (R )有零因子。

3.7.3 例 在环中,任给B ∈P(A ),如果B ≠A 且B ≠?,则B 就是零因子,因为B ?B = ?。

3.7.4 例 如果R 是至少有两个元素的环,则单位元1不是零因子。

3.7.5 定义 消去律 R 是环。称R 有消去律,如果R 满足:

(1) 任给a , b , c ∈R ,如果a ≠0且ab = ac ,则b = c 。

(2) 任给a , b , c ∈R ,任给a ≠0且ba = ca ,则b = c 。

R有没有零因子和R有没有消去律有密切关系。

3.7.6 定理R是环,则R没有零因子当且仅当R有消去律。

证设R有零因子,证明R没有消去律。

取R的左零因子a,则a≠0且存在b≠0,使得ab = 0,所以ab = 0 = a0,但b≠0,因此R没有消去律。

设R没有零因子,证明R有消去律。

(1) 任给a, b, c∈R,如果a≠0且ab = ac,则a(b-c) = 0,由R 没有零因子得b-c = 0,所以b = c。

(2) 任给a, b, c∈R,如果a≠0且ba = ca,则(b-c)a = 0,由R 没有零因子得b-c = 0,所以b = c。■

无零因子的交换环是一种很重要的环。

3.7.7 定义整环R是至少有两个元素的交换环,如果R没有零因子,则称R是整环。

由定理3.2.6可知,对于至少有两个元素的交换环来说,R是整环当且仅当R有消去律。

3.7.8 例Z, Q, R, C都是整环。Z / n是整环当且仅当n是素数。

3.7.9 例如果R不是零环,则R的n(n≥2)阶矩阵环M n(R)不是整环。如果A中至少有两个元素,则环中不是整环。

3.7.10 例整环的子环也是整环。所以任给n是非平方元,Z[n]和Q[n]都是整环,任给n>0,Z[n-]和Q[n-]都是整环。

3.7.11 例R不是整环,但R的子环可能是整环。取A是至少有两个元素的集合,则(见例3.2.9)不是整环。取Γ = {A, ?},则<Γ, △, ?, ?, A>是< P(A), △, ?, ?, A>的子环,且<Γ, △, ?, ?, A>是整环。

3.7.12 定义逆元R是环,a, b∈R。

(1) 如果ab = 1,则称a是b的左逆,b是a的右逆。

2

(2) 如果b既是a的左逆又是a的右逆,即ab = 1且ba = 1,则称b是a的逆元。

(3) 如果a有逆元,则称a是可逆元。

3.7.13 定理R是环。

(1) 如果b是a的左逆,c是a的右逆,则b = c。

(2) 逆元的唯一性如果b和c都是a的逆元,则b = c。

证(1) 由b是a的左逆得ba = 1,由c是a的右逆得ac = 1,所以b = b1 = b(ac) = (ba)c = c。

(2) 因为b和c都是a的逆元,所以b是a的左逆且c是a的右逆,由(1)得b = c。■

由定理3.2.13(2),如果a是可逆元,则a就有唯一的逆元,记为a-1。

3.7.14 定理R是环,a, b是R的可逆元。

(1) 1是可逆元,且有1-1 = 1。

(2) a-1是可逆元,且有(a-1)-1 = a。

(3) ab是可逆元,且有(ab)-1 = b-1a-1。

证(1) 因为1?1 = 1,所以1是可逆元且1是1的逆元,因此1-1 = 1。

(2) 因为aa-1 = 1且a-1a = 1,所以a-1是可逆元且a是a-1的逆元,因此(a-1)-1 = a。

(3) 因为(ab)(b-1a-1) = a(bb-1)a-1 = aa-1 = 1,

(b-1a-1)(ab) = b-1(a-1a)b = b-1b = 1,

所以ab是可逆元且b-1a-1是ab的逆元,因此(ab)-1 = b-1a-1。■R是环,令U(R) = {x | x是R是可逆元},则由定理3.2.14可得是一个群,称为R的乘法群,当不必说明乘法和单位元时,直接说U(R)是一个群。

3.7.15 定理R是环。

(1) 如果a有左逆,则a没有右零因子,即a不是左零因子。

(2) 如果a有右逆,则a没有左零因子,即a不是右零因子。

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(3) 如果a是可逆元,则a不是零因子。

证(1) 取a的左逆c,则ca = 1。任给b∈R,如果ab = 0,则

b = 1b = (ca)b = c(ab) = c0 = 0,所以a没有右零因子。

(2) 类似于(1)。

(3) 由(1)(2)直接可得。■

由定理3.2.15(1)只是说a有左逆时a就没有右零因子,有可能a既有左逆又有左零因子。同样的,有可能a既有右逆又有右零因子。

如果R是至少有两个元素的环,则零元0不是可逆元。除零元外,所有元素都是可逆元的环又是一类重要的环。

3.7.16 定义域R是至少有两个元素的交换环,如果除零元外,R的所有元素都是可逆元,则称R是域。

一般用F来表示域。

3.7.17 例Q, R, C都是域。

3.7.18 例任给n是非平方元,Q[n]是域,证明如下:

如果a+b n≠0,则n b2-a2≠0,令

,c = -sa,d = sb,

s = 1

2

n2b a

就有

(a+b n)(c+d n) = (ac+n bd)+(ad+bc)n

=(-sa2+n sb2)+(-sab+sab)n= s(n b2-a2) = 1

类似地可证,任给n>0,Q[n

-]是域。

但域的子环不一定是域(但一定是整环),如Z是域Q的子环,但Z不是域。实际上,在Z中除1和-1外,所有元素都不是可逆元。

如果域F的子环S是域,则称S是F的子域。

3.7.19 定义特征F是一个域。如果F的单位元在加法群F+中的阶是无限的,则称F的特征是0。如果F的单位元在加法群F+中的阶是有限的,阶为n,则称F的特征是n。

4

域F的特征记为χ(F)。为了简单起见,将1的n倍n1记为n。

首先讨论特征为0的域。设F是特征为0的域,任给n∈Z,如果n≠0,则n1≠0,即n≠1,所以n有逆元n-1。所有形如m?n-1的元素构成F的一个子域。

3.7.20 定理F是特征为0的域。令

S = {m?n-1 | m, n∈Z且n≠0},

(1) S是F的子域。

(2) 如果Q是F的子域,则S?Q。

(3) S≌Q。

证(1) 0 = 0?1-1∈S,1 = 1?1-1∈S。

任给m?n-1∈S,都有

-m?n-1 = (-m)?n-1∈S和(m?n-1)-1 = n?m-1∈S。

任给m?n-1, s?t-1∈S,都有

m?n-1+s?t-1 = (m?t+s?n)(n?t)-1∈S

m?n-1?st-1 = (m?s)?(n?t)-1∈S。

(2) 显然。

,则σ是S到Q的同构映射。

(3) 取σ:S→Qσ(m?n-1) =m

n

现在讨论特征不为0的域。

3.7.21 定理F是特征为n(n≠0)的域,则n是素数。

证反证法。

如果n不是素数,则存在m, k

3.7.22 定理F是特征为p(p为素数)的域,则S = {n | 0≤n

证类似于定理3.2.20。■

5

因为n a = (a+…+a) = (1?a+…+1?a)

= (1+…+1)?a = (n1)?a = n?a,

所以有:

3.7.23 定理域F的非零元素和单位元1有相同的加法阶。

证设a≠0。

如果χ(F) = 0,则任给n≠0,都有n≠0,所以n a = n?a≠0,因此a的阶是无限的。

如果χ(F) = p(p为素数),则p = 0,所以p a = p?a = 0,因此a 的阶整除p,从而a的阶就是p。■

最后讨论整环和域的关系。域一定是整环,但整环不一定是域,如Z是整环但不是域。

然而,对于有限环来说,这两个概念就是一样的。

3.7.23 定理有限整环是域。

证R是有限整环,设R = {a1,…, a n}。

任给a∈R,如果a≠0,则由R有消去律得aa1,…, aa n两两不相等,所以存在i,使得aa i = 1,因此a是可逆元。

这就证明了R是域。■

3.7.24 定义商域R是一个环,F是一个域。如果F满足以下条件:

(1) R同构于F的子环S。

(2) 任给x∈F,存在a, b∈S,使得x = ab-1。

则称F是R的商域。

3.7.25 定理每个整环都有商域。

证设R是整环,令R* = R \ {0},T = R×R*。在T上定义二元关系如下:

~ 当且仅当ad = bc。

则~ 是等价关系。记的等价类为a

令F = T / ~。如果 ~ ~ ,则

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a '

b = ab '且

c '

d = cd ',

所以

(a 'd '+b 'c ')bd = (ad +bc )b 'd '且a 'c 'bd = acb 'd ',

因此

~ ~ 。 这样就可以定义F 上的加法+和乘法?和如下:

a +c =ad bc ,a +c =ac bd

, 则F 是一个域。F 中,0 =01,1 =11

,-a = a b ,a b -1 =b a 。 取S = {a 1| a ∈R },取σ:R →S σ(a ) =a 1

,则σ是R 到S 的同构映射。又任给a b ∈F ,存在∈S ,使得a b =a 1?b 1

-1。■ 设σ是R 到S 的同构,则R 的商域是F = {σ(a )σ(b )-1 | a , b ∈R }。

3.7.26 定理 整环R 的任何两个商域都同构。

证 设F 和F '都是R 的商域,则F = {σ(a )σ(b )-1 | a , b ∈R }且F ' = {τ(a )τ(b )-1 | a , b ∈R }。

如果σ(a )σ(b )-1 = σ(c )σ(d )-1,则

σ(ad ) = σ(a )σ(d ) = σ(b )σ(c ) = σ(bc ),

所以ad = bc ,因此

τ(a )τ(d ) = τ(ad ) = τ(bc ) = σ(b )σ(c ),

从而τ(a )τ(b )-1 = τ(c )τ(d )-1。这样就可以定义F 到F '的映射?如下:

?:F →F ' ?(σ(a )σ(b )-1) = τ(a )τ(b )-1

则σ是F 到F '的同构映射。■

习题3.7

3.7.1 R 是一个环,a ≠0。证明:如果存在b ≠0,使得

bab = 0,则a 是左零因子或右零因子。

3.7.2 C [0, 1]是闭区间[0, 1]上全体连续函数形成的环(见例

3.1.7),f∈ C[0, 1],令A = {x | f(x) = 0}。证明:f是零因子当且仅当A包含一个开区间。

3.7.3 R是一个环,a∈R。证明:如果存在n>0,使得a n = 0,则1-a是可逆元。

3.7.4 R是一个环,a, b∈R。证明:如果1-ab是可逆元,则1-ba也是可逆元。

3.7.5 R是一个环,a, b∈R。证明:如果a, b, ab-1是可逆元,则a-b-1和(a-b-1)-1-a-1也是可逆元,且有((a-b-1)-1-a-1)-1 = aba-a。

3.7.6 R是一个环,a有右逆元。证明以下三个条件等价:

(1) a有多于一个的右逆元。

(2) a没有左逆元。

(3) a是左零因子。

3.7.7 R是一个环,a有右逆元但不是可逆元。证明:a有无限多个右逆元。

3.7.8 证明:Z / n是整环当且仅当n是素数。

3.7.9 确定Z / 12的乘法群。

3.7.10 证明定理3.7.22。

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跨时钟域处理

快时钟域信号到慢时钟域有可能的情况是: 快时钟域信号宽度比慢时钟信号周期窄,导致漏采。 解决的方法有: 1.将快时钟域信号延长,至少有慢时钟周期的一到两个周期宽 2.使用反馈的方法,快时钟域信号有效直到慢时钟域有反馈信号,表示已经正确采样此信 号,然后快时钟域信号无效。

通过反馈的方式很安全,但是从上图可以看出来延时是非常大的。慢时钟采快时钟信号,然后反馈信号再由快时钟采。 以上是简单的单个信号同步器的基本方法。 多个信号跨时钟域 多个控制信号跨时钟域仅仅通过简单的同步器同步有可能是不安全的。 简单举例,b_load和b_en同步至a_clk时钟域,如果这两个信号有一个小的skew,将导致在a_clk时钟域中两个信号并不是在同一时刻起作用,与在b_clk中的逻辑关系不同。解决的方法应该比较简单,就是将b_load和b_en信号在b_clk时钟域中合并成一个信号,然后同步至a_clk中。 如果遇到不能合并的情况,如译码信号。如下图

如果Bdec[0]、bdec[1]间存在skew将导致同步至a_clk中后译码错误,出现误码。在这种情况下,建议加入另一个控制信号,确保bdec[0]、bec[1]稳定时采。例如在bdec[0]、bec[1]稳定输出后一到两个周期b_clk域输出一个en信号,通知a_clk域此时可以采bdec[0]、bec[1]信号。这样可确保正确采样。 数据路径同步 对数据进行跨时钟域处理时,如果采用控制信号同步的方式进行处理的话,将是非常浩大的工程,而且是不安全的。 简单来说,数据同步有两种常见的方式: 1.握手方式 2.FIFO 简要说下握手方式,无非就是a_clk域中首先将data_valid信号有效,同时数据保持不变,然后等待b_clk中反馈回采样结束的信号,然后data_valid信号无效,数据变化。如有数据需要同步则重复上述过程。握手方式传输效率低,比较适用于数据传输不是很频繁的,数据量不大的情况。 FIFO则适合数据量大的情况,FIFO两端可同时进行读/写操作,效率较高。而且如果控制信号比较多,也可采用fifo方式进行同步,将控制信息与数据打包,写入FIFO,在另一端读取,解码,取得数据和控制信息。

图像空间域处理的综合实验

《数字图像处理与分析》 实验报告 实验项目图像空间域处理的综合实验 教师评语: 一、实验目的与要求 实验目的: 1、通过本实验理解图像空间域处理的主要算法思想及其用途;

2、理解实际的图像处理过程实际上是一个多种方法综合应用达到预期效果 的过程。 实验要求: 1、综合应用学过的图像空间域处理方法,对图像库中的Fig3.46(a).jpg实现增强,主要步骤参考教材的P103—P105(即:图3.43的过程),达到教材最后的实验结果; 2、分析上述实验过程各个步骤所应注意的问题及解决途径。 二、实验方案 1. i=imread('C:\Users\Change\Desktop\数字图像处理 \images_chapter_03\Fig3.46(a).jpg','jpg'); z=double(i); y=fspecial('laplacian',0.5); x=imfilter(z,y); subplot(241) imshow(i) title('(a)原图') subplot(242) imshow(x,[]) title('(b)拉普拉斯操作后') x1=z+x;

subplot(243) imshow(x1,[]) title('(c)原图与拉普拉斯操作相加后') y2=fspecial('sobel'); t=y2'; h=imfilter(i,y2); k=imfilter(i,t); x2=abs(h)+abs(k); subplot(244) imshow(x2) title('(d)经sobel处理后') y3=ones(5,5)/25; x3=imfilter(x2,y3); subplot(245) imshow(x3) title('(e)经均值滤波平滑后的sobel图') w=double(x3);

空间域图象增强的方法

空间域图象增强的方法 图象增强的方法基本可分为空间域处理及频域处理两类。空间域处理是直接对原图象的灰度级别进行数据运算,它分为两类,一类是与象素点邻域有关的局部运算,如平滑,中值滤波,锐化等;另一类是对图象做逐点运算,称为点运算如灰度对比度扩展,削波,灰度窗口变换,直方图均衡化等。现对主要方法作简单介绍: 1、平滑 图像在生成和传输过程中会受到各种噪声源的干扰和影响,使图像质量变差。反映在图像上,噪声使原本均匀和连续变化的灰度突然变大或变小,形成一些虚假的物体边缘或轮廓。抑制或消除这些噪声而改善图像质量的过程称为图像的平滑。主要有 (1)邻域平均法 在邻域平均法中,假定图像是由许多灰度恒定的小块组成,相邻像素间有很强的空间相关性,而噪声是统计独立地加到图像上的。因此,可用像素邻域内个像素灰度值的平均来代表原来的灰度值。 (2)低通滤波法 从频谱上看,噪声特别是随机噪声是一种具有较高频率分量的信号。平滑的目的就是通过一定的手段滤去这类信号。一个很自然的想法就是使图像经过一个二维的低通数字滤波器,让高频信号得到较大的衰减。在空间域上进行的这种滤波实际上就是对图像和滤波器的冲击响应函数进行卷积。 (3)中值滤波法 中值滤波的思想是对一个窗口内的所有像素的灰度值进行排序,取排序结果的中间值作为原窗口中心点处像素的灰度值。这种平滑方法对脉冲干扰和椒盐类干扰噪声的效果较好。 中值滤波的关键在于选择合适的窗口大小和形状。但一般很难事先确定窗口的尺寸,通常是从小到大进行多次尝试。窗口的形状可选为正方形,也可选为十字形。 2、尖锐化 在图像判断和识别中,需要有边缘鲜明的图像。图像尖锐化技术常用来对图像的边缘进行增强。主要方法有: (1)微分法 在图像的判断和识别中,边缘是由不同灰度级的相邻像素点构成的。因此,若想增强边缘,就应该突出相邻点间的灰度级变化。微分运算可用来求信号的变化率,具有加强高频分量的作用。如果将其应用在图像上,可使图像的轮廓清晰。由于常常无法事先确定轮廓的取向,因而在挑选用于轮廓增强的微分算子时,必须选择那些不具备空间方向性和具有旋转不变性的线性微分算子。 (2)高通滤波法

异步fifo跨时钟域处理

异步FIFO结构及FPGA设计---跨时钟域设计 2008/12/17 17:17[未分类 ] 异步FIFO 结构及FPGA 设计 吴自信,张嗣忠. 单片机及嵌入式系统应用,2000 摘要:首先介绍异步FIFO的概念、应用及其结构,然后分析实现异步FIFO的难点问题及其解决办法; 在传统设计的基础上提出一种新颖的电路结构并对其进行综合仿真和FPGA实现。 1、异步FIFO介绍 在现代的集成电路芯片中,随着设计规模的不断扩大,一个系统中往往含有数个时钟。多时钟域带来的一个问题就是,如何设计异步时钟之间的接口电路。异步FIFO(First In First Out)是解决这个问题一种简便、快捷的解决方案。使用异步FIFO可以在两个不同时钟系统之间快速而方便地传输实时数据。在网络接口、图像处理等方面, 异步FIFO得到了广泛的应用。 异步FIFO是一种先进先出的电路,使用在需要产时数据接口的部分,用来存储、缓冲在两个异步时钟之间的数据传输。在异步电路中,由于时钟之间周期和相位完全独立,因而数据的丢失概率不为零。如何设计一个高可靠性、高速的异步FIFO电路便成为一个难点。本文介绍解决这一问题的一种方法。 由图1可以看出:整个系统分为两个完全独立的时钟域--读时钟域和写时间域; FIFO的存储介质为一块双端口RAM,可以同时进行读写操作。在写时钟域部分,由写地址产生逻辑产生写控制信号和写地址; 读时钟部分由读地址产生逻辑产生读控制信号和读地址。在空/满标志产生部分,由读写地址相互比较产生空/满标志。 2、异步FIFO的设计难点 设计异步FIFO有两个难点:一是如何同步异步信号,使触发器不产生亚稳态; 二是如何正确地设计空、满以及几乎满等信号的控制电路。 下面阐述解决问题的具体方法。 2.1 亚稳态问题的解决

模型显著域上的形状调控和处理

TP391A1006-8961(2011)10-1926-11 模型显著域上的形状调控和处理 缪永伟1)韩瑞峰2)王金荣3)梁荣华1) 1) 浙江工业大学计算机科学与技术学院,杭州 3100232) 浙江工业大学理学院,杭州 310023 3) 杭州师范大学信息科学与工程学院,杭州 310036 摘要:基于3维数字模型的显著性度量和显著域处理技术,提出一种模型显著域上的形状调控和处理方法。该方法首先基于曲面上采样顶点处局部投影高度的Gaussian加权平均双边滤波定义数字模型的表面显著性;然后利用定义在模型显著域上的形状调控函数——显著域低通形状调控函数、显著域高通形状调控函数和显著域增强形状调控函数,使模型的显著特征得到有效抑制、提升和增强,实现了针对模型表面显著特征的形状调控和处理。实验结果表明,该方法能够方便快速地实现3维数字模型的不同形状造型效果。 模型显著域;形状调控;低通形状调控;高通形状调控;增强形状调控 Saliency-domain shape manipulation for 3D models Miao YongweiHan RuifengWang JinrongLiang Ronghua 2010-12-222011-05-19 基金项目:国家自然科学基金项目(61070126,60736019);浙江省科技厅面上国际合作项目(2009C34005);浙江省自然科 学基金项目(Y1100837,Z1090630)。 第一作者简介:缪永伟(1971-),男,副教授。2007年浙江大学CAD&CG国家重点实验室计算机图形学专业博士毕业, 主要研究方向:计算机图形学、虚拟现实、数字几何处理、非真实感图形学等。E-mail: ywmiao@ zjut. edu. cn。

基础学习笔记之连通域处理函数(DOC)

前言 在图像处理过程中,经常会遇到这样一部分图像,图像的整体部分如果人来看的话一眼就能看出,但是它的内部由于有各种小缺口,导致断开了,这样在计算机“眼”里就被认为是断开的,为了使图像达到适应人眼的感觉,需要将这些缺口和断开的口给连接上去,这就需要用到计算机图形学中的连通域处理技术。本文给出一个简单的连通域处理函数,当然这个函数是来自OpenCV著名教程Learning OpenCV中,只不过它的接口是基于c版本的OpenCV,而到目前为止,基于C++接口的OpenCV已经是主流,所以我将其接口改成了c++版的,但是其内部一些代码基本没有动它。 开发环境:OpenCV2.4.3+QtCreator2.5.1 实验基础 首先来看这个连通域处理函数的形式: void ConnectedComponents(Mat &mask_process, int poly1_hull0, float perimScale, int number = 0, Rect &bounding_box = Rect(), Point &contour_centers = Point(-1, -1)); 参数mask表示的是需要进行连通域处理二值图像。 参数poly1_hull0表示轮廓边缘是否采用多边形拟合,如果该参数为1,则表示采用多边形拟合,否则采用凸包拟合。 参数perimScale是用来将那些小的轮廓去掉,那些小的轮廓时指它的周长小于(mask长+宽)/perimScale。当然你在其内部代码也可以该为面积来判断。 参数num表示实际需要处理最多的轮廓的个数(如果输入的mask有多个轮廓的话),这里的处理是指计算出这些轮廓的外接矩形和中心点。默认值为0,表示函数内部不需要处理这些外接矩形和中心点。 参数bbs表示的是处理完后对应轮廓的外接矩形,默认值为Rect(),表示不需要返回这些外接矩形。 参数centers表示处理完后对应轮廓的中心点坐标,默认值为Point(-1, -1),表示不需要返回这些中心点。 C/C++知识点总结:

空间域处理

空间域图像处理主要分为灰度变换和空间滤波两类。灰度变换在像素上操作,主要以改变对比度和阈值处理为目的。空间滤波涉及改善性能的操作,如对每一个像素的领域处理来平滑或锐化图像。 本章的基本处理模型个g(x,y)=T[f(x,y)],f是输入图像,g是处理后的图像,T是点(x,y)的邻域上定义的关于f的一种算子。 灰度变换 1、图像反转 2、对数变换 3、幂律(伽马)变换 4、分段线性变换函数 Imadjust灰度图像进行亮度变换的基本IPT工具,语法g=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 参数说明: 输入图像应为uint8,uint16,double类图像,输出图像与输入图像有相同的类。除图像f外,函数的所有输入输出均指定在0和1之间,而不论图像f的类。 [low_in high_in]或[low_out high_out]使用空矩阵([])会得到默认值[01]. 具体应用见IP48的例子 Intrans是负片,对数,伽马,对比度拉伸的集成函数。 5、直方图均衡(重点)库函数程序IP59.m

空间滤波 (一)平滑空间滤波器 平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声,因此常用于预处理的任务中,常称为均值滤波器。 1、平滑线性滤波器 2、统计排序(非线性)滤波器 库函数ordfilt2(f,order,domain) (i)最小值 (ii)最大值 (iii)中值 3、图像处理工具箱的介绍 Fspecial用来生成滤波掩模的W的函数见程序test_fspecial.m clear all; close all; clc; w_average=fspecial('average',[33]);%矩形平均滤波器w_disk=fspecial('disk',4);%圆形平均滤波器w_gaussian=fspecial('gaussian',[33],0.5);%高斯滤波器 %8-23行代码是库函数fspecial中生成高斯滤波掩模的具体代码 p2=[33]; p3=0.5; siz=(p2-1)/2; std=p3;%标准差 [x,y]=meshgrid(-siz(2):siz(2),-siz(1):siz(1)); arg=-(x.*x+y.*y)/(2*std*std); h=exp(arg);%在此之前都是严格按照p93页的公式计算的

第2章 空域处理

第2章空域图象处理 图象是二维平面上像素的集合。数字图象空域分析就是直接对图象中的像素处理。在空域中对图象处理有不同形式,如图象的亮度变换、几何变换、图象滤波、图象混合等。 2.1 图象亮度变换 图象亮度变换可以(,)((,)) =用表示,新图象与原图象的像素一一对 g x y g f x y 应,只是亮度发生变化。根据亮度变换的形式不同,可以分为图象求反、增强对比度、黑白转换、直方图均衡化、直方图规定化等。 1. 图象求反 图象求反就是将图象的亮度求反,实现图象反亮。变换公式为(,)1(,) =-,效果如图2-1。 g x y f x y 图2-1 图象求反 如果对彩色图象的三基色军均求反,则会使彩色图象反色。 2. 增强对比度 增强图象对比度是增强原图各部分之间的反差。典型的增强对比度曲线如图2-2。通过变换,原图中亮度值在f1到f2间的动态范围增加了,从而增强了这个范围内的对比度。效果如图2-3。

f 1f g () 1,g f 2() 2,g L 1 -L 1 - 图2-2 典型的增强对比度曲线 图2-3 图象对比度增强 3. 黑白转换 灰度图象转换为黑白图象,变换公式为1 (,)(,)0 (,)f x y T g x y f x y T ≥?=?

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