如果你也在 怎样代写图像处理Digital image processing EE637这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。图像处理Digital image processing是使用数字计算机通过算法处理数字图像。作为数字信号处理的一个子类别或领域，数字图像处理比模拟图像处理有许多优势。它允许更广泛的算法应用于输入数据，并能避免处理过程中的噪音和失真堆积等问题。由于图像是在两个维度（也许更多）上定义的，所以数字图像处理可以以多维系统的形式进行建模。数字图像处理的产生和发展主要受三个因素的影响：第一，计算机的发展；第二，数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；第三，环境、农业、军事、工业和医学等方面的广泛应用需求增加。
图像处理Digital image processing的许多技术，或通常称为数字图片处理，是在20世纪60年代，在贝尔实验室、喷气推进实验室、麻省理工学院、马里兰大学和其他一些研究机构开发的，应用于卫星图像、有线照片标准转换、医学成像、可视电话、字符识别和照片增强。早期图像处理的目的是提高图像的质量。它的目的是为人类改善人们的视觉效果。在图像处理中，输入的是低质量的图像，而输出的是质量得到改善的图像。常见的图像处理包括图像增强、修复、编码和压缩。
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数学代写|图像处理代写Digital image processing代考|One-Dimensional Fourier Transform
First, we will consider the one-dimensional Fourier transform.
Definition 1 (1-D FT) ]If $g(x): \mathbb{R} \mapsto \mathbb{C}$ is a square integrable function, that is,
$$
\int_{-\infty}^{\infty}|g(x)|^2 \mathrm{~d} x<\infty,
$$
then the Fourier transform of $g(x), \hat{g}(k)$ is given by
$$
\hat{g}(k)=\int_{-\infty}^{\infty} g(x) \exp (-2 \pi \mathrm{i} k x) \mathrm{d} x .
$$
The Fourier transform maps the vector space of square integrable functions onto itself. The inverse Fourier transform of $\hat{g}(k)$ results in the original function $g(x)$ :
$$
g(x)=\int_{-\infty}^{\infty} \hat{g}(k) \exp (2 \pi \mathrm{i} k x) \mathrm{d} k .
$$
The Fourier transform can be written in a more compact form if the abbreviation
$$
\mathrm{w}=\mathrm{e}^{2 \pi \mathrm{i}}
$$
is used and the integral is written as an inner product:
$$
\langle g(x) \mid h(x)\rangle=\int_{-\infty}^{\infty} g^*(x) h(x) \mathrm{d} x,
$$
where * denotes the conjugate complex. Then
$$
\hat{g}(k)=\left\langle w^{k x} \mid g(x)\right\rangle .
$$
数学代写|图像处理代写Digital image processing代考|Multidimensional Fourier transform
The Fourier transform can easily be extended to multidimensional signals.
Definition 3 (Multidimensional FT) If $g(\boldsymbol{x}): \mathbb{R}^W \mapsto \mathbb{C}$ is a square integrable function, that is,
$$
\int_{-\infty}^{\infty}|g(\boldsymbol{x})|^2 \mathrm{~d}^W \boldsymbol{x}=\langle g(\boldsymbol{x}) \mid g(\boldsymbol{x})\rangle=|g(\boldsymbol{x})|_2^2<\infty
$$
then the Fourier transform of $g(\boldsymbol{x}), \hat{g}(\boldsymbol{k})$ is given by
$$
\hat{g}(\boldsymbol{k})=\int_{-\infty}^{\infty} g(\boldsymbol{x}) \exp \left(-2 \pi \mathrm{i} \boldsymbol{k}^T \boldsymbol{x}\right) \mathrm{d}^W x=\left\langle\mathrm{w}^{\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{k}} \mid g(\boldsymbol{x})\right\rangle
$$
and the inverse Fourier transform by
$$
g(\boldsymbol{x})=\int_{-\infty}^{\infty} \hat{g}(\boldsymbol{k}) \exp \left(2 \pi \mathrm{i} \boldsymbol{k}^T \boldsymbol{x}\right) \mathrm{d}^W k=\left\langle\mathrm{W}^{-\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{k}} \mid \hat{\mathfrak{g}}(\boldsymbol{k})\right\rangle
$$
The scalar product in the exponent of the kernel $\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{k}$ makes the kernel of the Fourier transform separable, that is, it can be written as
$$
\mathrm{w}^{\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{k}}=\prod_{p=1}^W \mathrm{w}^{k_p x_p} .
$$
The discrete Fourier transform is discussed here for two dimensions. The extension to higher dimensions is straightforward.
图像处理代写
数学代写|图像处理代写数字图像处理代考|一维傅里叶变换
首先，我们将考虑一维傅里叶变换。
定义1 (1- d FT)]如果$g(x): \mathbb{R} \mapsto \mathbb{C}$是一个平方可积函数，即
$$
\int_{-\infty}^{\infty}|g(x)|^2 \mathrm{~d} x<\infty,
$$
那么$g(x), \hat{g}(k)$的傅里叶变换由
$$
\hat{g}(k)=\int_{-\infty}^{\infty} g(x) \exp (-2 \pi \mathrm{i} k x) \mathrm{d} x .
$$
给出。傅里叶变换将平方可积函数的向量空间映射到它自己。$\hat{g}(k)$的傅里叶反变换得到原始函数$g(x)$:
$$
g(x)=\int_{-\infty}^{\infty} \hat{g}(k) \exp (2 \pi \mathrm{i} k x) \mathrm{d} k .
$$
如果使用缩写
$$
\mathrm{w}=\mathrm{e}^{2 \pi \mathrm{i}}
$$
并且积分被写成内积:
$$
\langle g(x) \mid h(x)\rangle=\int_{-\infty}^{\infty} g^(x) h(x) \mathrm{d} x,
$$
其中表示共轭复数，那么傅里叶变换可以被写成更紧凑的形式。然后
$$
\hat{g}(k)=\left\langle w^{k x} \mid g(x)\right\rangle .
$$
数学代写|图像处理代写数字图像处理代考|多维傅里叶变换
傅里叶变换可以很容易地扩展到多维信号 定义3(多维FT)如果$g(\boldsymbol{x}): \mathbb{R}^W \mapsto \mathbb{C}$是一个平方可积函数，即
$$
\int_{-\infty}^{\infty}|g(\boldsymbol{x})|^2 \mathrm{~d}^W \boldsymbol{x}=\langle g(\boldsymbol{x}) \mid g(\boldsymbol{x})\rangle=|g(\boldsymbol{x})|_2^2<\infty
$$
那么$g(\boldsymbol{x}), \hat{g}(\boldsymbol{k})$的傅里叶变换由
$$
\hat{g}(\boldsymbol{k})=\int_{-\infty}^{\infty} g(\boldsymbol{x}) \exp \left(-2 \pi \mathrm{i} \boldsymbol{k}^T \boldsymbol{x}\right) \mathrm{d}^W x=\left\langle\mathrm{w}^{\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{k}} \mid g(\boldsymbol{x})\right\rangle
$$
给出
和
$$
g(\boldsymbol{x})=\int_{-\infty}^{\infty} \hat{g}(\boldsymbol{k}) \exp \left(2 \pi \mathrm{i} \boldsymbol{k}^T \boldsymbol{x}\right) \mathrm{d}^W k=\left\langle\mathrm{W}^{-\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{k}} \mid \hat{\mathfrak{g}}(\boldsymbol{k})\right\rangle
$$
的傅里叶反变换的指数$\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{k}$的标量积使得傅里叶变换的核是可分离的，也就是说，它可以写成
$$
\mathrm{w}^{\boldsymbol{x}^T \boldsymbol{k}}=\prod_{p=1}^W \mathrm{w}^{k_p x_p} .
$$
这里讨论二维的离散傅里叶变换。向更高维度的扩展是直接的
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。