图像

References

1. 我以前的<<图像课>>笔记

数学基础

• n次单位根
  $w_n^n$: n次单位根有n个.

n次单位根及其应用

复数乘法的在复平面中表现为辐角相加，模长相乘;

基本概念

1. 主成分分析PCA

Keywords: 尽量小的损失以实现数据降维

1. wikipedia — Principle Component Analysis

Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables (entities each of which takes on various numerical values) into a set of values of linearly uncorrelated variables called principal components

2. 如何通俗易懂地讲解什么是 PCA 主成分分析

2. 卷积 convolution

From wikimedia: convolution is a mathematical operation on two functions (f and g) to produce a third function that expresses how the shape of one is modified by the other. The term convolution refers to both the result function and to the process of computing it. Convolution is similar to cross-correlation

1. 讲得不错

2. 卷积的"卷" 是卷纸的卷.
3. 卷积可以看作"加权叠加",在输入信号的每个位置叠加一个单位响应就得到输出信号

对于线性时不变系统，如果知道该系统的单位响应，那么将单位响应和输入信号求卷积，就相当于把输入信号的各个时间点的单位响应 加权叠加，就直接得到了输出信号。

3. 变换 Fourier / Laplace / Z Transform

Fourier

• 基与维数: 极大线性无关组.
• @傅里叶级数可认为是"把空间中的一个向量通过傅里叶基的线性组合表示出来".@
• Fourier series and Fourier transform

• 傅立叶级数是针对周期函数的，为了可以处理非周期函数，需要傅立叶变换
• 非周期函数 : $T\to \infty$

• 通俗理解傅里叶变换

• 
• JPG就是用傅立叶进行图片压缩的。原理可以大概这么理解，哪些基上的坐标值特别小，就可以丢掉，这样就可以压缩图像.
• 

Laplace

如何理解Laplace变换

• 拉普拉斯变换是对傅立叶变换的推广,
  
  要让它可积->f(x) * $e^{-\sigma x}$.
  

Z 变换

z变换

• $z=a\ast e^{jw}$, a为（满足收敛域的）任意实数。 %就是DFT中的$e^{-\sigma }$%,z称为"复频率"
• 

滤波

Bilateral Filter

bilateralFilter can reduce unwanted noise very well while keeping edges fairly sharp. However, it is very slow compared to most filters.

图像基础知识

图像基本概念

如何表示颜色-----colorspace

颜色可以有两种表示方式—HSV 或者 RGB。Hue（色彩）Saturation（饱和度）Value(亮度）；RedGreeBlue，两种空间可以相互转化。

• Since the hue channel models the color type, it is very useful in image processing tasks that need to segment objects based on its color.
  colors in the RGB colorspace are coded using the three channels, it is more difficult to segment an object in the image based on its color.
• 饱和度表示未饱和到饱和之间的不同颜色深浅度。

1. Hue用角度度量，取值范围为0~180，对应0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°
2. S 表示颜色接近光谱色的程度， 0-255对应0~100%，值越大颜色越饱和。
3. V 表示颜色明亮的程度，0-255对应0（黑） ~ 100%（白）。

@ 若要识别某种颜色，HSV的3个分量的范围得自己调了，官方的颜色区域不是特别靠谱
一点经验：亮度V 几乎对颜色的识别没有影响，亮度与颜色大概关系不大，只与环境中的光照有关，为了算法的适应性更强，可以把亮度V的范围调成0~255。
对颜色识别影响最大的是色调，这个得仔细调，当然，为了适应性强，范围最好调宽点。@