图像的相位,频率相位和幅值的关系是什么,幅度与相位图像的关系
到目前为止，研究的部分是从视频中提取噪声，其特征用相位和幅度来描述。
相关：深刻理解FT、DTFT、DFT三者之间的关系，深入浅出地解释傅里叶变换(真可懂度)))))))。
给出了一个灰度图，通过它可以将图像中每个像素的像素值通过傅立叶变换变成一个复数。因为每个复数由两个量组成：方向图长度和方向，振幅图和相位图可以分开。
Python的做法在图像的振幅图和相位图中有所体现。以下是Matlab版本：
I=imread(测试。BMP)；V8 * 1024 imshow(I)I _ FFT=FFT(I)I；%图像上的傅立叶变换i0=IFFT (I _ FFT );用于%图像的逆傅立叶变换im show(i0/255)m1=ABS)I _ FFT)；%幅度幅度图P1=展开(角度(I _ FFT)；%相位相位图im show(m1/255)im show(m1/255)i1=FFT 2(I)I；%2维快速傅立叶变换的计算与FFT(FFT(x)的计算相同。).imshow) I1/255。is hift _ FFT=FFT shift(I1；im show(is hift _ FFT)I1=IFFT)is hift _ FFT；傅立叶逆变换im show(i1/255)m2=ABS)I shift _ FFT for % image)；%幅度幅度映射p2=unwrap(角度(I shift _ FFT)；%相图imshow(m2/255) imshow) p2/255)此处使用了fftshift函数和fft2函数。
“十多年来，稀疏城市已经成为信号处理及其应用领域的首批概念之一。近年来，研究者致力于顺应性信号显示的研究。这种显示器不同于许多传统显示器。因为它可以提供广泛的生成原子。冗余信号的吸引力在于它们经济地(简洁地)表示大规模信号。稀疏性问题来自于新的采样理论3354压缩感知的发展。压缩是对香农采样理论的替代，利用信号本身是稀疏的前提，但香农的理论是为带宽有限的信号设计的。通过建立采样和稀疏之间的直接联系，压缩感知已被应用于许多科学领域，包括编码和信息论、信号和图像的采集和处理、医学图像、地理和宇宙数据分析等。压缩的另一个贡献是，很多传统的逆问题，比如层析图像的重建，都可以看作是压缩感知问题。这个不适定的问题需要被正则化。压缩为系数求解法提供了强有力的理论支持。
有两种字典。一种是隐藏词典，隐性词典。这主要是那些算法表现出来的，而不是矩阵结构。例如波形、小波、轮廓波等。另一种是通过机器学习从样本中获取字典。字典表示为显式矩阵，算法用于自适应矩阵。例如PCA、GPCA、MOD、K-SVD等。这种字典的优点是比以前更灵活，表达更好，缺点是需要时间和计算资源，复杂的约束需要字典的大小和处理。"
因此，使用稀疏表示来表示相位的特征与以下内容有关。
计算机辅助字典学习，图像分类的字典学习方法概述，从稀疏表示到低层表示(I)、(ii)、(iii)、(iv)、(v))。
SVD简介中小学——字典学习和稀疏编码
涉及到一些超分辨率重建：
基于深度学习的图像超分辨率重建技术研究
基于深度学习的图像超分辨率重建(红牛谁要和我院唐晓鸥组的人在一起啊))))(我的天啊).(我的天啊).(我的天啊).(我的天啊)
百度AI学习项目-SRCNN网络-超分辨率重建
接下来，需要考虑用双目视点绘制虚拟视点的实现细节。
在从参考视点到虚拟视点的映射过程中，仿射变换与物体的形状和大小的畸变有关。
DIBR技术与合成全景技术的区别。
由于可能的不一致，考虑了几种块匹配的想法：
「
理想情况下，双目相机拍摄的左右两张照片的那种，左边图像中的一个像素应该能够找到右边同一行(opencv中的row)中该像素对应的像素。是这两个像素的X坐标差吗？但是，并不是所有的像素都能找到对应的像素。原因如下。
)由于遮挡，左的像素在右找不到。
)2)不卫生的蜜粉表面(如水面、镜面、玻璃)在光照下点不一致。
3)当纹理紧密重复(森林、草地)或者纹理特别稀疏(墙壁、天空)时，很难正确匹配。
4)如果纹理都是横线(线和极线平行)，很难正确匹配。
这里简单的人用最简单的双目匹配法，也就是块匹配法计算深度图。
"
真实场景虚拟视点合成细节
基于块匹配的双目视差功能实现
图像视差匹配
立体匹配的基本理论
立体匹配和视差计算
固定窗口视差图计算双目立体视觉匹配算法视差图计算——SAD算法，SGBM算法
半全局块匹配算法半全局匹配算法综述
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