1) discrete orthogonal moments
离散正交矩
1.
A new stereo matching approach based on Tchebichef discrete orthogonal moments is proposed.
通过引入Tchebichef离散正交矩提出了一种新的基于双目立体匹配的方法,该方法利用了Tchebichef离散正交矩在图像空间中的正交性来描述图像的灰度分布特征,然后根据该分布特征对图像对进逐行逐像素匹配,视差计算通过逆变换或者通过比较重建图像的灰度值进行估计,从而得到视差图。
2.
Reconstruction experiments show that,compared with discrete orthogonal moments of one variable,moments of two variables have les.
重建实验结果表明,相对于同系数的单变量的离散正交矩,两变量离散正交矩的重建误差更小。
2) Tchebichef discrete orthogonal moments
Tchebichef离散正交矩
3) discrete orthogonal method
离散正交法
1.
Discrete orthogonal point analysis of discrete orthogonal method and program design;
离散正交法(DOM)离散点的正交分析与程序设计
4) discrete orthogonality
离散正交性
5) discrete orthogonal polynomial
离散正交多项式
1.
Based on the minimum approximation energy, the discrete orthogonal polynomial interpolation is adopted in this algorithm.
算法中采用离散正交多项式插值,使得在相同逼近阶下插值平方误差最小;并讨论了利用延迟线实现延迟的方法。
6) discrete orthogonal transforms
离散正交变换
1.
Considering the general discrete triangular transform Y_k=a_k2[]N∑N[]n=0a_nx_ncos[α+β(k+ω)(n+δ)1[]Nπ,k=0,1,2,…,N,where α,β,ω,δ are real parameters,when α,β,ω,δ and a_n,a_k are taken as values,types of discrete orthogonal transforms including DCT,DST,DWT are achieved.
考虑一般的离散三角变换Yk=ak2N∑n=0anxncos[α+β(k+ω)(n+δ)1N]π,当实参数α,β,ω,δ以及an,ak取不同值可以得到包括DCT,DST以及DWT在内各种常用离散正交变换。
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条