首页 > TAG信息列表 > 空域
空域和频域
前言 最近在看 games101，光栅化部分讲到空域和频域，对我来说有点抽象，图像和两个域的关系无法联系起来，所以额外去搜索简单理解下。 空域图对应图像的灰度值，频域图（频谱图）表示灰度梯度变化值，中心越亮，代表低频的点越多，图像梯度变化越小，图像就越柔和。 把频谱图中的高频删除，则图像就会丢2022-2028年全球与中国无人机空域安全系统行业市场前瞻与投资战略规划分析
本文研究全球与中国市场无人机空域安全系统的发展现状及未来发展趋势，分别从生产和消费的角度分析无人机空域安全系统的主要生产地区、主要消费地区以及主要的生产商。重点分析全球与中国市场的主要厂商产品特点、产品规格、不同规格产品的价格、产量、产值及全球和中国市场主要空频、空时、空域、时域、频域抗干扰介绍
1、时域抗干扰：对时间域序列进行滤波，滤波系数h(n)，采样序列不断进行输入与滤波系数卷积计算，得到响应输出；例如常用的FIR和IIR滤波器。 对于多窄带干扰噪声源和连续波干扰源有较好的处理效果，还可以解决多径问题； 可以通过在接收机前端处理中增加一个嵌入式块实现； 2、频域抗干扰：接收机导师谈话记录（9.3）
上周的论文阅读我基于空域gcn阅读了两篇论文加上一篇论文综述，事实上都是对空域gcn的卷积方式的一些改进，我告诉导师后期准备依据gnn的计算模块来阅读论文。 导师告诉我这样同样还是学习并不是研究，我应该去找一个切入点（可以是应用，新问题，新想法）来开始我的研究。具体的不知道的知基于python的空域变换
基于python的空域变换 空域变换 加法运算 减法运算 乘法运算 逻辑运算 缩放 平移 旋转 后续 空域变换 空域：是指图像所在的平面，即像素位置所在的空间。 空域变换：对像素点的位置和灰度值根据图像变化目的需要，对图像矩阵进行运算操作，形成另一幅图像。 空域变换分类：算术逻辑变换图像处理中的振铃现象
图像处理中，对一幅图像进行滤波处理，若选用的频域滤波器具有陡峭的变化，则会使滤波图像产生“振铃”，所谓“振铃”，就是指输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡，就好像钟被敲击后产生的空气震荡。如下图： 由卷积定理可将下面两种增强联系起来: 频域增强： 空域卷积： 其中f,g,h分别为输入图像数字图像处理笔记-02（图像空域增强技术及联合运用）
数字图像处理笔记-02（图像空域增强技术及联合运用） （一） 图像增强 1.1 基本概念 由于图像在传输或者处理过程中会引入噪声或使图像变模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特 征，给分析带来了困难。 所以图像增强是要突出图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息 的一种处理方法视频对象移除篡改的时空域定位被动取证
今年发表的两篇硕士阶段研究方向的两篇论文，都是关于视频对象移除篡改的时空域定位被动取证。欢迎讨论、引用。 一、期刊：通信学报----2020年7月刊 论文题目：《视频对象移除篡改的时空域定位被动取证》 论文链接：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=C图卷积神经网络4-空域卷积：空域卷积局限性分析和过平滑解决方案
备注：本篇博客摘自某培训机构上的图神经网络讲解的视频内容，该视频关于图神经网络入门讲解、经典算法的引入和优缺点的介绍比较详细，逻辑主线也比较清晰。因此记录分享下。 前几篇介绍了谱域图卷积及空域图卷积： 图卷积神经网络1-谱域卷积：拉普拉斯变换到谱域图卷积 图卷积神经网络2图网络空域卷积说明4:PGC
论文地址：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition PGC 一、核心思想二、传统卷积对比三、PGC实现取样函数权重函数分类策略 公式 对比思考举例 一、核心思想 PGC认为卷积可认为是特定的取样函数（sample function）与特定的权空域高通滤波器
锐化处理的主要目的是突出灰度的过度部分，所以提取图像的边缘信息对图像的锐化来说非常重要。我们可以借助空间微分的定义来实现这一目的。定义图像的一阶微分的差分形式为 从定义中就可以看出图像一阶微分的结果在图像灰度变化缓慢的区域数值较小，而在图像灰度变化剧烈的区Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
核心贡献：从Inception的思想：剥离时序卷积和空域卷积 得到启发，提出了Xception（Extreme Inception），希望能彻底解耦二者。 其他贡献： 本文提供了关于Inception的一种解释。 讨论了与现有深度可分离卷积的区别，并指出其最大影响因素是两层卷积之间的非线性化。 在两个图像分类数据库