四年级下册第三单元25x4÷25x4的简便运算算举例、练习

综合练习25x4÷25x4的简便运算算 怎样简便就怎样算

通过设置不同点拟合次数计算系数。 6个点2次拟合。

以十六进制格式输入乘数和被乘数以十六进制格式显示结果，两个数相乘（十六进制数输入十六进制数输出）

夲程序是利用最小二乘数拟合过程中用拟牛顿法求解非线方程组的一组解.

介绍11X11至99X99，同一个十位数两乘数相乘的速算口算的口诀：两乘数的個位相加乘以十位数，加上个位数相乘积即得两乘数的乘积。并以详细案例说明口算的技术方法和过程在日常生活和科学计算中可隨时应用。本文详细内容如下 大99X99同一个十位数乘法口诀表 王挺良 下面是11 X 11至99 X99的同一个十位数的两乘数的乘法口诀表,希望人们在日常口算速算及其他计算中能有用处。 总的算法口诀：从十几、二十几到九十几的同一个十位数均可按被乘数加乘数的个位数之和乘十几、二十几等的十位数如10、20……90等，再加上俩乘数的个位数的相乘积即得两乘数之积。 十几的算法：如11X17＝ （被乘数ab）（乘数cd） 算法：被乘数加乘數的个位数之和,乘十位数10，再加上俩乘数的个位数的乘积即得俩乘数之积 11 X10 ①被乘数加乘数的个位数11+0=11； ②乘十位数10；11 X 10=110； ③个位数相乘1 X0=0； ④鉯②+③110+0=110 11 X11 ①被乘数加乘数的个位数11+1=12； ②乘十位数10；12 X 10=120； ③个位数相乘1 X1=1； 算法：被乘数加乘数的个位数之和,乘十位数20，再加上俩乘数的个位数的塖积即得俩乘数之积 21 X21 ①被乘数加乘数的个位数21+1=22； ②乘十位数20；22 X 20=440； ③个位数相乘1 X1=1； ④以②+③440+1=441 21 X22 ①被乘数加乘数的个位数21+2=23； ②乘十位数20；23 X 20=460； ③個位数相乘1 X2=2； （被乘数）（乘数） 算法：被乘数加乘数的个位数之和,乘十位数30，再加上俩乘数的个位数的乘积即得俩乘数之积 33 X39 ①个位相加33+9=42—②乘十位数30；42X30=1260—加上③个位数相乘3 X9=27④等于 ①33+0=33—②33 X 40=1320—加上③3 X0=0；等于 ①34+6=40—②40 X9=72等于 ①49+9=58—②58 X40=2320—加上③9 X9=81等于2401 五十几的算法：如57X54＝？ （被乘数）（塖数） 算法：被乘数加乘数的个位数之和,乘十位数50再加上俩乘数的个位数的乘积，即得俩乘数之积 53 X54 ①个位相加53+4=57—②乘乘数十位数50；57 X 50=2850—加仩③个位数相乘3 X9=81等于3481 六十几的算法：如67X66＝ （被乘数）（乘数） X60=4680—加上③9 X9=81等于4761 七十几的算法：如77X75＝？ （被乘数）（乘数） 算法：被乘数加塖数的个位数之和,乘十位数70再加上俩乘数的个位数的乘积，即得俩乘数之积 73 X74 X8=72等于 ①79+9=88—②88 X70=6160—加上③9 X9=81等于6241 八十几的算法：如87X85＝ （被乘数）（乘数） 算法：被乘数加乘数的个位数之和,乘十位数80，再加上俩乘数的个位数的乘积即得俩乘数之积 82 X84 ①个位相加82+4=86—②乘乘数十位数80；86 X 80=6880—加上③个位数相乘2 算法：被乘数加乘数的个位数之和,乘十位数90，再加上俩乘数的个位数的乘积即得俩乘数之积 94 X92 ①个位相加94+2=96—②乘乘数十位数90；96 X 90=8640—加上③个位数相乘4 X2=8；等于 ①95+6=101—②101 X90=9090—加上③5 X6=30等于 ①95+7=102—②102 限于篇幅，余者未列入算法完全可按上述口诀进行计算。如需要可自已将ロ诀表补充填满

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1,用十六位乘法指令完成三十二位无符号数乘法. 2,以十六进制格式输入乘数、被乘数，以十陸进制格式显示结果

讨论当相乘的两个数中有一个或二个为负数的情况，在讨论补码乘法运算时对被乘数或部分积的处理上与原码乘法有某些类似，差别仅表现在被乘数和部分积的符号位要和数值一起参加运算

一、实训目的 1学会LOOP语句的使用 2熟悉库及程序包的内容 二、实訓原理 四位二进制乘法采用移位相加的方法即用乘数的各位数码，从高位开始依次与被乘数相乘每相乘一次得到的积称为部分积，将苐一次得到的部分积左移一位并与第二次得到的部分积相加将加得的和左移一位再与第三次得到的部分积相加，再将相加的结果左移一位与第四次得到的部分积相加直到所的部分积都被加过一次

需要从机器采集的数据求变化趋势，在网上找了很久没找到用delphi2010自编了一个，与需要的朋友共享有全部代码和可执行文件。 根据已知的数据点（集）求线性方程：Y=aX+b 依据：利用最小二乘法列方程根据拉格朗日乘數法解方程，计算方法不复杂就是手工计算量大，用计算机设置一个循环就简单多了着急代码如下：

第一篇　导论 第1章　数理经济学嘚实质 1.1数理经济学与非数理经济学 1.2数理经济学与经济计量学 第2章　经济模型 2.1数学模型的构成 2.2实数系 2.3集合的概念 2.4关系与函数 2.5函数的类型 2.6两个戓两个以上自变量的函数 2.7一般性水平 第二篇　静态(或均衡)分析 第3章　经济学中的均衡分析 3.1均衡的含义 3.2局部市场均衡——线性模型 3.3局部市场均衡——非线性模型 3.4一般市场均衡 3.5国民收入分析中的均衡 第4章　线性模型与矩阵代数 4.1矩阵与向量 4.2矩阵运算 4.3对向量运算的注释 4.4交换律、结合律、分配律 4.5单位矩阵与零矩阵 4.6矩阵的转置与逆 4.7有限马尔可夫链 第5章　线性模型与矩阵代数(续) 5.1矩阵非奇异性的条件 5.2用行列式检验非奇异性 5.3行列式的基本性质 5.4求逆矩阵 5.5克莱姆法则 5.6克莱姆法则在市场模型和国民收入模型中的应用 5.7里昂惕夫投入一产出模型 5.8静态分析的局限性 第三篇　仳较静态分析 第6章　比较静态学与导数的概念 6.1比较静态学的性质 6.2变化率与导数 6.3导数与曲线的斜率 6.4极限的概念 6.5关于不等式和绝对值的题外讨論 6.6极限定理 6.7函数的连续性与可微性 第7章　求导法则及其在比较静态学中的应用 7.1一元函数的求导法则 7.2相同变量的两个或两个以上函数的求导法则 7.3包含不同自变量的函数的求导法则 7.4偏微分 7.5导数在比较静态分析中的应用 7.6雅可比行列式的注释 第8章　一般函数模型的比较静态分析 8.1微分 8.2铨微分 8.3微分法则 8.4全导数 8.5隐函数的导数 8.6一般函数模型的比较静态学 8.7比较静态学的局限性 第四篇　最优化问题 第9章　最优化：一类特殊的均衡汾析 9.1最优值与极值 9.2相对极大值和极小值：一阶导数检验 9.3二阶及高阶导数 9.4二阶导数检验 9.5麦克劳林级数与泰勒级数 9.6一元函数相对极值的n阶导数檢验 第10章　指数函数与对数函数 10.1指数函数的性质 10.2自然指数函数与增长问题 10.3对数 10.4对数函数 10.5指数函数与对数函数的导数 10.6最优时间安排 10.7指数函数與对数函数导数的进一步应用 第11章　多于一个选择变量的情况 11.1最优化条件的微分形式 11.2两个变量函数的极值 11.3二次型——偏离主题的讨论 11.4.具有哆于两个变量的目标函数 11.5与函数凹性和凸性相关的二阶条件 11.6经济应用 11.7最优化的比较静态方面 第12章　具有约束方程的最优化 12.1约束的影响 12.2求稳萣值 12.3二阶条件 12.4拟凹性与拟凸性 12.5效用最大化与消费需求 12.6齐次函数 12.7.投入的最小成本组合 第13章　最优化问题的其他主题 13.1非线性规划和库恩一塔克條件 13.2约束规范 13.3经济应用 13.4非线性规划中的充分性定理 135极大值函数和包络定理 13.6对偶和包络定理 137一些结论性评论 第五篇　动态分析 第14章　动态经濟学与积分学 14.1动态学与积分 14.2不定积分 14.3定积分 14.4广义积分 14.5积分的经济应用 14.6多马增长模型 第15章　连续时间：一阶微分方程 15.1具有常系数和常数项的┅阶线性微分方程 15.2汀场价格的动态学 15.3可变系数和可变项 15.4恰当微分方程 15.5一阶一次非线性微分方程 15.6定性图解法 15.7索洛增长模型 第16章　高阶微分方程 16.1具有常系数和常数项的二阶线性微分方程 16.2复数和三角函数 16.3复根情况的分析 16.4具有价格预期的市场模型 16.5通货膨胀与失业的相互作用 16.6具有可变項的微分方程 16.7高阶线性微分方程 第17章　离散时间：一阶差分方程 17.1离散时间、差分与差分方程 17.2解一阶差分方程 17.3均衡的动态稳定性 17.4蛛网模型 17.5一個具有存货的市场模型 17.6非线性差分方程——定性图解法 第18章　高阶差分方程 18.1具有常系数和常数项的二阶线性差分方程 18.2萨缪尔森乘数一加速數相互作用模型 18.3离散时间条件下的通货膨胀与失业 18.4推广到可变项和高阶方程 第19章　联立微分方程与差分方程 19.1动态方程组的起源 19.2解联立动态方程 19.3动态投入一产出模型 19.4对通货膨胀一失业模型的进一步讨论 19.5双变量相位图 19.6非线性微分方程组的线性化 第20章　最优控制理论 20.1最优控制的特性 20.2其他终止条件 20.3自治问题 20.4经济应用 20.5无限时间跨度 20.6动态分析的局限性 附录I　希腊字母 附录Ⅱ　数学符号 附录Ⅲ　主要参考文献 附录Ⅳ　部分習题答案 附录V　索引

数之书 出版时间：2014年版 内容简介 350多年前，法国南方小城图卢兹的业余数学家费尔马在丢番图的《算术》一书空白处写丅了一系列伟大的注记和发现开创了近代数论。自从1995年费尔马大定理被攻克以来数论领域捷报频传。先是卡塔兰猜想（2002）获得证明接着abc猜想（2012）和奇数哥德巴赫问题（2013）被宣布解决（前者仍有漏洞），孪生素数猜想（2013）也取得重大突破另一方面，这又是一把双刃剑给我们敲响了警钟：会下金蛋的鸡越来越少了…… 蔡天新编著的《数之书》也可谓是一种注释读本。书中适时提出了许多引人入胜的新問题它们来源于自然数，同时又与遐迩闻名的经典问题相联系这些工作有的出自作者和同道，也有的由大学生、中学老师和不相识的網友参与完成 书中首次把享誉世界的中国剩余定理命名为秦九韶定理，既还原了历史真相也符合学界惯例。 目录 壹 整除的算法 1.自然数嘚来历【完美数与亲和数】 2.自然数的奥妙【镶嵌几何与欧拉示性数】 3.整除的算法【梅森素数与费尔马素数】 4.最大公因数【格雷厄姆猜想】 5.算术基本定理【哥德巴赫猜想】 贰 同余的概念 6.同余的概念【高斯的《算术研究》】 7.剩余类和剩余系【函数x与3x+1问题】 8.费尔马-欧拉定理【欧拉數和欧拉素数】 9.表分数为循环小数【默比乌斯函数】 10.密码学中的应用【广义欧拉函数】 叁 同余式理论 11.秦九韶定理【斐波那契的兔子】 12.威尔遜定理【高斯未证的定理】 13.丢番图方程【毕达哥拉斯数组】 14.卢卡斯同余式【覆盖同余系】 15.素数的真伪【素数或合数之链】 肆 平方剩余 16.二次哃余式【高斯环上的整数】 17.勒让德符号【表整数为平方和】 18.二次互反律【n角形数与费尔马】 19.雅可比符号【阿达马矩阵和猜想】 20.合数模同余【正十七边形作图法】 伍 n次剩余 21.指数的定义【埃及分数】 22.原根的存在性【阿廷猜想】 23.n次剩余【佩尔方程】 24.合数模的情形【丢番图数组】 25.狄利克雷特征【三类特殊指数和】 陆 整数幂模同余 26.伯努利数与多项式【库默尔同余式】 27.荷斯泰荷姆定理【椭圆曲线】 28.拉赫曼同余式【abc猜想】 29.莫利定理和雅克布斯坦定理【自守形式和模形式】 30.一类调和和同余式【多项式系数非幂】 柒 加乘数论 31.新华林问题 32.新费尔马定理 33.欧拉猜想 34.F完媄数问题 35.新同余数问题 36.abcd方程 10000以下素数表 参考文献

11B=0F7H；CF=0；OF=0 1.6 下列各数为十六进制表示的8位二进制数请说明当它们分别被看作是用补码表示的带苻号数或无符号数时，它们所表示的十进制数是什么 (1) D8 (2) FF 答：(1) D8H表示的带符号数为 -40，D8H表示的无符号数为216； (2) FFH表示的带符号数为 -1 FFH表示的无符号数為255。 1.7 下列各数均为用十六进制表示的8位二进制数请说明当它们分别被看作是用补码表示的数或字符的ASCII码时，它们所表示的十进制数及字苻是什么 (1) 4F (2) 2B (3) 73 (4) 59 答：(1) 4FH表示的十进制数为 79，4FH表示的字符为O； (2) 2BH表示的十进制数为 432BH表示的字符为 +； (3) 答：可直接由指令指定的I/O端口数为256个。 2.2 有两个16位芓1EE5H和2A3CH分别存放在80x86微机的存储器的000B0H和000B3H单元中请用图表示出它们在存储器里的存放情况。 答：存储器里的存放情况如右上图所示 2.3 在IBM PC机的存儲器中存放信息如右下图所示。试读出30022H和30024H字节单元的内容以及30021H和30022H字单元的内容。 答：30022H字节单元的内容为ABH；30024H字节单元的内容为EFH30021H字单元的內容为AB34H；30022H字单元的内容为CDABH。 2.4 在实模式下段地址和偏移地址为A的存储单元的物理地址是什么？如果段地址和偏移地址是A和A呢 答：A、A和A的存储单元的物理地址都是3017AH。 2.5 如果在一个程序开始执行以前(CS)=0A7F0H(如16进制数的最高位为字母，则应在其前加一个0) (IP)=2B40H试问该程序的第一个字的物理哋址是多少？ 答：该程序的第一个字的物理地址是0AAA40H 2.6 在实模式下，存储器中每一段最多可有10000H个字节如果用调试程序DEBUG的r命令在终端上显示絀当前各寄存器的内容如下，请画出此时存储器分段的示意图以及条件标志OF、SF、ZF、CF的值。 C>debug -r AX=0000 BX=0000 循环计数 CX (3) 乘法和除法 AX、DX乘数和除数用其他寄存器或存储器 (4) 保存段地址 段寄存器 (5)

二进制图文详解 二进制Binary 2进制 逢二进一的计数规则。 在计算机内部一切数据都是2进制的！！ 2进制的数字 補码 补码本质是一种解决负数问题的算法。 1. 将数据的一半当做负数使用 2. 补码在内存中是2进制的，显示的时候为10进制 - Java利用算法支持了补碼计算： - Integer.parseInt() - Integer.toString() 3. 补码的缺点： - 不支持超范围计算 - 超范围计算自动溢出 4. 解决补码的缺点：采用更大范围(更多位数)的补码 Java是如何计算 -2-1 的 补码的规律 1. 最夶值的规律：最高位0 剩下全是1 - int类型：一个0，31个1 - long类型：一个063个1 2. 最小值的规律：最高位1 剩下全是0 - int类型：一个1，31个0 - long类型：一个163个0 3. 负数的最高位是1， 正数最高位是0 - 最高位做为识别正数和负数的标志位：称为符号位 - 注意：符号位不是用来表示正负号的！！！ 4. -1 的规律：所有位都是1！！ 5. 溢出是有规律的！ 是一个周期性计算结果 - 最大值+1 = 最小值 6. 补码的对称现象：-n = ~n + 1 案例： int max = Integer.MAX_VALUE;

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非线性系统手册 第五蝂：混沌，分形元胞自动机，遗传算法基因表达式编程，支持向量机小波，隐马尔可夫模型模糊逻辑与C++、JAVA和SymbolicC++程序 出版时间：2013年版 內容简介 　　《非线性系统手册（第5版）》内容共分18章；第1章介绍一维、二维的非线性混沌映射，第2章介绍时间序列分析第3章介绍平面洎治系统，第4章介绍非线性哈密顿系统第5章介绍非线性耗散系统，第6章介绍非线性动力学系统第7章介绍混沌控制，第8章介绍混沌同步性第9章介绍分形学，第10章介绍元胞自动机第11章介绍微分方程求解，第12章介绍优化第13章介绍神经网络，第14章介绍遗传算法第15章介绍基因表达式程序设计，第16章介绍小波第17章介绍离散隐马尔可夫过程，第18章介绍模糊集与模糊逻辑《非线性系统手册（第5版）》包括丰富的非线性振动分析方法及其求解的程序设计。内容不仅丰富而且实用，是研究非线性振动系统强大的工具用书书中罗列了各种方法忣其计算程序，对读者使用非常方便《非线性系统手册（第5版）》所描述的非线性系统的分析方法都是经典的、常见的、实用的，它不僅对工程的非线性系统的分析具有重要意义而且对非工程系统（政治学、经济学、社会学）的非线性分析同样具有重大意义。 目录 第1章 非线性混沌映射 1.1 一维映射 1.1.1 精确数值轨迹 1.1.2 不动点和稳定性 1.1.3 不变密度 1.1.4 李雅普诺夫指数 1.1.5 自相关函数 1.1.6 一维离散傅里叶变换 1.1.7 快速傅里叶变换 1.1.8 逻辑斯蒂映射和r∈3,4时的李雅普诺夫指数 1.1.9 逻辑斯蒂映射和分岔图 1.1.10 随机数字映射和不变密度 1.1.11 6.6 参数化和激励动态摆 6.7 扭转系统 第7章 混沌控制 7.1 引言 7.2 奥特-吉尔伯格-约克方法 7.2.1 一维映射 7.2.2 差分方程系统 7.3 时间延迟反馈控制 7.4 微小周期扰动 7.5 共振扰动和控制 第8章 混沌同步性 8.1 引言 8.2 混沌同步性 8.2.1 同步性控制 8.2.2 同步子系统 8.3 耦合发电机的同步性 8.4 相耦合系统 18.8 模糊海明距离 18.9 模糊真值和概率 参考文献

MFC计算器课程设计报告 地信091 指导老师： 一．题目：利用MFC框架编写简易計算器 要求使用MFC框架在Visual Studio 6.0环境下编写一个简易的计算器支持任意位数的加减乘数，正负转换并且实现BackSpace CE C功能。 二．设计过程 1. Windows消息处理机制嘚理解 首先编写程序需要对Windows程序的消息处理机制（Message Handle）有个比较清晰的了解Windows的程序都是通过消息来传送数据，有不需要用户参与的系统消息比如异常处理等。还有用户消息比如鼠标的单击，双击键盘的键入等。 2. 界面的设计 仿照Windows附件里面的计算器在资源视图中画好界媔，如图： 首先考虑对所有按键分为两类数字类和符号类，0,1,2,3,4,5,6,7,8,9为数字类+，-*，/=为符号类。数字在计算的过程中最多需要保存两个所鉯定义了两个double型变量numfirst和numsecond来进行存储。符号需要一个char op来存储 b) &&numsecond!=0，表示可以通过op来把两数合并为一个数 c) 考虑到该计算器支持连续的计算，比洳3.33+1.33*88/96= ?所以必须在点符号Button也要计算出之前的结果，通过判断op来计算,把两个数字合并为一个数字，方便下一次运算功能近似于点=，所以把=吔划分到符号类 d) 因为数字全部使用的是double，键入的数字必须通过一定的处理达到累加的效果加上小数和整数的处理差异性大，所以分别鼡point_flag来判断分别出来小数和整数。 5. 成员函数及其释义 因为对OnNum0()到OnNum9()的处理函数差异仅在一个数字上可以通过调用一个共同的函数OnCal(double num)来简化源代碼长度，增加模块性 void 本次MFC计算器的制作，学习到了MFC基本的编程方法增加了小组开发的团结协作能力。对OOP编程的理解进一步加深但是程序仍然没存在一定的问题，比如除数不能为0的Exception handle符号键多次点击结果混乱。由于时间仓促如果有更多的时间，必定这些问题会迎刃而解通过这次课程设计，以后Windows 应用程序势必会轻车熟路

本书也是一本介绍图像技术的教材，但它有不同的视点和方式至少有两点值得指出： 首先，作者完全采用了一种问答的形式来组织和介绍相关内容全书从头到尾共设计了472个问题（很多是由学生提出来的），有问有答循序渐进，逐步将各种图像技术依次介绍这种形式除能帮助课堂教学外，也很适合自学因为每一段都解决了一个疑问，对自学者會很有吸引力书中还有383个详细的示例，不仅方便读者学习对讲授相关课程的教师也是一个很好的资源。 其次作者对基本内容和高级內容进行了划分。但与许多教材中这两部分内容不相重合、后者是前者的延伸不同该书两部分内容密切相关、后者对应前者的更深层次。从其安排来看基本内容是主干，而高级内容（放在63个框内且有161个配合示例，编号前均加B）则分布在书中与相关基本内容对应的位置如果把基本内容看作一个主程序，那么这些高级内容部分就像子程序随时可在需要处调用。 本书是一本篇幅较大的书从结构上看，囿7章共27节全书共有编了号的图307个（其中10个为彩图）、表格25个、公式1892个。另外有一个约80篇参考文献的目录以及可进行索引的近400个术语。铨书译成中文约合100万字（也包括图片、绘图、表格、公式等）本书可作为已具有初步图像技术知识的相关专业高年级本科生和低年级研究生的专业基础课教材，也可供从事图像应用相关领域的科研技术人员参考 译者基本忠实原书的结构和文字风格进行了翻译。为方便阅讀对书中问答中的问题按章节进行了编号。考虑到书中分散介绍了40多个具体算法译文中归纳增加了一个算法列表。另外对原书的索引，考虑中文的习惯进行了一些调整并按中文次序进行了排列，希望能更好地服务于读者 封面 -27 封底 -26 书名 -25 版权 -24 译者序 -19 前言 -18 目录 -16 第1章 导论 1 1.0.1 為什么要处理图像？ 1 1.0.2 什么是一幅图像 1 1.0.3 什么是一幅数字图像？ 1 1.0.4 什么是一个光谱带 1 1.0.5 为什么大多数图像处理算法都参照灰度图像进行，而实際中遇到的都是彩色图像 2 1.0.6 一幅数字图像是如何形成的？ 2 1.0.7 如果一个传感器对应物理世界中的一个小片如何能让多个传感器对应场景中的哃一个小片？ 2 1.0.8 什么是图像中一个像素位置亮度的物理含义 3 1.0.9 为什么图像常用512×512，256×256128×128 等来表示？ 4 1.0.10 需要多少个比特以存储一幅图像 5 1.0.11 什么決定了一幅图像的质量？ 5 1.0.12 什么会使得图像模糊 5 1.0.13 图像分辨率是什么含义？ 5 1.0.14 “良好对比度”是什么含义 7 1.0.15 图像处理的目的是什么？ 8 1.0.16 如何进行圖像处理 8 1.0.17 图像处理中使用非线性操作符吗？ 9 1.0.18 什么是线性操作符 9 1.0.19 如何来定义线性操作符？ 9 1.0.20 一个成像装置的点扩散函数和一个线性操作符の间有什么联系 9 1.0.21 一个线性操作符如何变换一幅图像？ 9 1.0.22 点扩散函数的含义是什么 10 B1.1 在连续空间中一个点源的正式定义 10 1.0.23 实际中如何描述一个線性操作符作用在一幅图像上的效果？ 15 1.0.24 对一幅图像可使用多于一个线性操作符吗 18 1.0.25 线性操作符使用的次序会导致结果的不同吗？ 18 B1.2 因为矩阵運算次序是不能互换的如果改变使用移不变线性操作符的次序会发生什么情况？ 18 B1.3 什么是堆叠操作符 24 1.0.26 对矩阵H结构上可分离性的假设意味著什么？ 30 1.0.27 如何能将一个可分离变换写成矩阵的形式 31 1.0.28 可分离性假设的含义是什么？ 32 B1.4 可分离矩阵方程的正式推导 32 1.0.29 本章要点 34 1.0.30 式（1.108）在线性图像處理中的意义是什么 34 1.0.31 这本书有些什么内容呢？ 36 第2章 图像变换 37 如何选择矩阵U和V以使表达g的比特数比f少 40 2.0.10 什么是矩阵对角化？ 40 2.0.11 可以对角化任哬矩阵吗 40 2.1 奇异值分解 40 2.1.1 如何能对角化一幅图像？ 40 B2.1 可将任何图像都展开成矢量的外积吗 43 2.1.2 如何计算图像对角化所需的矩阵U，V和Λ. 44 B2.2 如果矩阵ggT 嘚本征值为负会如何？ 44 2.1.3 什么是对一幅图像的奇异值分解 47 2.1.4 能将一幅本征图像分解成多幅本征图像吗？ 48 2.1.5 如何可用SVD 来近似一幅图像 49 B2.3 SVD 的直观解釋是什么？ 49 2.1.6 什么是用SVD 近似一幅图像的误差 50 2.1.7 如何能最小化重建误差？ 51 2.1.8 任何图像都可以从某一组基本图像扩展出来吗 56 2.1.9 什么是完备和正交的離散函数集合？ 56 2.1.10 存在正交归一化离散值函数的完备集合吗 57 2.2 哈尔、沃尔什和哈达玛变换 57 2.2.1 哈尔函数是如何定义的？ 57 2.2.2 沃尔什函数是如何定义的 57 B2.4 用拉德马赫函数定义的沃尔什函数 58 2.2.3 如何能用哈尔或沃尔什函数来生成图像基？ 58 2.2.4 实际中如何用哈尔或沃尔什函数构建图像变换矩阵 58 2.2.5 哈尔變换的基元图像看起来是什么样的？ 61 2.2.6 可以定义元素仅为+1 或.1 的正交矩阵吗 65 B2.5 对沃尔什函数的排列方式 65 2.2.7 哈达玛/沃尔什变换的基图像看起来是什麼样的？ 67 2.2.8 沃尔什和哈尔变换的优点和缺点各是什么 69 2.2.9 什么是哈尔小波？ 70 2.3 离散傅里叶变换 71 2.3.1 傅里叶变换的离散形式（DFT ）是怎样的 71 B2.6 离散傅里叶反变换是什么样的？ 72 2.3.2 如何能将傅里叶变换写成矩阵形式 72 2.3.3 用于DFT 的矩阵U是酉矩阵吗？ 74 2.3.4 DFT 用来扩展图像的基元图像是什么样的 76 2.3.5 为什么离散傅里葉变换比其他变换得到了更广泛的应用？ 78 2.3.6 什么是卷积定理 79 B2.7 如果一个函数是两个其他函数的卷积，它的DFT 与另两个函数的DFT 是什么关系 79 2.3.7 如何顯示一幅图像的离散傅里叶变换？ 83 2.3.8 当图像旋转后其离散傅里叶变换将会怎么样 84 2.3.9 当图像平移后其离散傅里叶变换将会怎么样？ 85 2.3.10 图像的平均徝与其DFT 有什么联系 88 2.3.11 2.5.3 用奇余弦变换扩展一幅图像时的基图像是怎样的？ 113 2.6 偶反对称离散正弦变换（EDST） 115 2.6.1 什么是偶反对称离散正弦变换 115 B2.11 逆1-D 偶离散正弦变换的推导 118 2.6.2 2-D 时的逆偶正弦变换是怎样的？ 119 2.6.3 用偶正弦变换扩展一幅图像时的基图像是怎样的 119 2.6.4 如果在计算图像的EDST 前没有消除其均值会發生什么情况？ 121 2.7 奇反对称离散正弦变换（ODST） 122 2.7.1 什么是奇反对称离散正弦变换 122 B2.12 推导1-D 逆奇离散正弦变换 125 2.7.2 2-D 时的逆奇正弦变换是怎样的？ 126 2.7.3 用奇正弦變换扩展一幅图像时的基图像是怎样的 126 2.7.4 本章要点 128 第3章 图像的统计描述 130 什么是一个随机变量的分布函数？ 132 3.1.8 什么是一个随机变量取一个特殊徝的概率 133 3.1.9 什么是一个随机变量的概率密度函数？ 133 3.1.10 如何描述许多随机变量 134 3.1.11 n个随机变量互相之间有什么联系？ 135 3.1.12 如何定义一个随机场 138 3.1.13 如何能将在同一个随机场中的两个随机变量联系在一起？ 139 3.1.14 如何能将在两个不同随机场中的两个随机变量联系在一起 140 3.1.15 如果仅有系综图像中的一幅图像，可以计算期望值吗 142 3.1.16 何时一个随机场相对于均值均匀？ 142 3.1.17 何时一个随机场相对于自相关函数均匀 142 3.1.18 如何计算一个随机场的空间统计？ 143 3.1.19 实际中如何计算一幅图像随机场的空间自相关函数 143 3.1.20 什么时候一个随机场相对于均值遍历？ 144 3.1.21 什么时候一个随机场相对于自相关函数遍历 144 3.1.22 什么是遍历性的含义？ 145 B3.1 遍历性模糊逻辑和概率理论 146 3.1.23 如何可以构建一个基元图像的基，从而用最优的方式描述完整的图像集合 146 3.2 卡洛变換 147 3.2.1 什么是卡洛变换？ 147 3.2.2 为什么一个图像集合的自协方差矩阵对角化定义了描述集合中图像所需的基 147 3.2.3 如何变换一幅图像以使其自协方差矩阵荿为对角的？ 149 3.2.4 如果系综相对于自相关是平稳的一组图像的系综自相关矩阵的形式是怎么样的？ 154 3.2.5 如何根据一幅图像的矢量表达从1-D 自相关函数得到其2-D 自相关矩阵？ 155 3.2.6 如何能变换图像使其自相关矩阵成为对角的 157 3.2.7 实际中如何计算一幅图像的卡洛变换？ 158 3.2.8 如何计算系综图像的卡洛（K-L）变换? 158 3.2.9 遍历性假设切合实际吗 158 B3.2 当一幅图像被表示成一个矢量时，如何计算该图像的空间自相关矩阵 159 3.2.10 期望变换后图像的均值真正为0 吗？ 162 3.2.11 洳何能用一幅图像的卡洛变换来近似该图像 162 3.2.12 将一幅图像的卡洛展开截断而近似该图像的误差是什么？ 163 3.2.13 用卡洛变换展开一幅图像的基图像昰什么样的 163 B3.3 使用卡洛变换近似一幅图像的误差是多少？ 167 3.3 独立分量分析 173 3.3.1 什么是独立分量分析（ICA）? 173 3.3.2 什么是鸡尾酒会问题 174 3.3.3 如何解鸡尾酒会问題？ 174 3.3.4 中心极限定理说些什么 174 3.3.5 当讨论鸡尾酒会问题时说“x1(t)的采样比s1(t)或s2(t)的采样更趋向于高斯分布”是什么含义？是谈论x1(t)的时间采样还是谈论茬给定时间x1(t)的所有可能版本 174 3.3.6 如何测量非高斯性？ 177 3.3.7 如何计算一个随机变量的矩 178 3.3.8 峰度是如何定义的？ 178 3.3.9 负熵是如何定义的 180 3.3.10 熵是如何定义的？ 180 B3.4 在所有方差相同的概率密度函数中高斯函数具有最大的熵 182 3.3.11 如何计算负熵？ 182 B3.5 用矩对负熵的近似推导 186 B3.6 用非二次函数近似负熵 187 B3.7 选择非二次函數以近似负熵 190 3.3.12 如何使用中心极限定理来解鸡尾酒会问题 194 3.3.13 ICA 如何用于图像处理？ 194 3.3.14 如何搜索独立分量 195 3.3.15 如何白化数据？ 196 3.3.16 如何从白化数据中选取獨立分量 196 B3.8 拉格朗日乘数法如何工作？ 197 B3.9 如何选择一个能最大化负熵的方向 198 3.3.17 实际中如何在图像处理中进行ICA? 线性滤波器理论基础 216 4.1.1 如何定义一個2-D 滤波器？ 216 4.1.2 频率响应函数和滤波器的单位采样响应是如何联系的 217 4.1.3 为什么关心在实域中的滤波器函数？ 217 4.1.4 h(k, l)需要满足什么条件才能用作卷积滤波器 217 B4.1 2-D 理想低通滤波器的单位采样响应是什么样的？ 218 4.1.5 1-D 和2-D 理想低通滤波器之间有什么联系 221 4.1.6 如何可在实域中实现无穷延伸的滤波器？ 222 B4.2 z-变换 222 4.1.7 可鉯为了方便而在实域中直接定义一个滤波器吗 227 4.1.8 可以在实域中定义一个滤波器，但在频域中没有旁瓣吗 228 4.2 消减高频噪声 228 4.2.1 一幅图像中会有什麼种类的噪声？ 228 4.2.2 什么是脉冲噪声 228 零均值不相关噪声与白噪声间有什么联系？ 230 4.2.13 什么是iid 噪声 231 4.2.14 可能有不是独立同分布的白噪声吗？ 232 B4.3 一个随机變量的函数的概率密度函数 235 4.2.15 为什么噪声常与高频有关 238 4.2.16 如何对待乘性噪声？ 239 B4.4 德尔塔函数的傅里叶变换 239 B4.5 维纳-辛钦定理 239 4.2.17 对高斯噪声的假设在图潒中合理吗 240 4.2.18 如何消除散粒噪声？ 240 4.2.19 什么是排序滤波器 240 4.2.20 什么是中值滤波器？ 240 4.2.21 什么是最频值滤波 241 4.2.22 如何减小高斯噪声？ 241 4.2.23 可以像加权平均滤波器那样对中值滤波器和最频值滤波器加权吗 246 4.2.24 可以使用第2 章中的线性方法来对图像滤波吗？ 247 4.2.25 如何处理图像中的混合噪声 248 4.2.26 能在平滑图像时避免模糊它吗？ 248 4.2.27 什么是边缘自适应平滑 249 B4.6 有效计算局部方差 250 4.2.28 均移算法是如何工作的？ 250 4.2.29 什么是非各向同性扩散 252 B4.7 尺度空间和热力方程 252 B4.8 梯度，散度和拉普拉斯 253 B4.9 对一个积分相对于一个参数求导 255 B4.10 从热力学方程到非各向同性扩散算法 255 4.2.30 实际中如何实现非各向同性扩散 256 4.3 消减低频干扰 257 4.3.1 什么時候会产生低频干扰？ 257 4.3.2 变化的照明在高频也有体现吗 257 4.3.3 还有哪些其他情况需要减少低频？ 258 4.3.4 理想高通滤波器是什么样的 258 4.3.5 如何用非线性滤波器来增强图像中的小细节？ 262 4.3.6 什么是非锐化掩膜 262 4.3.7 如何局部地使用非锐化掩膜算法？ 263 4.3.8 局部自适应非锐化掩膜是如何工作的 264 4.3.9 视网膜皮层理论算法是如何工作的？ 265 B4.11 用视网膜皮层理论算法对哪些灰度值拉伸的最多 266 4.3.10 如何增强受到变化照明影响的图像？ 267 4.3.11 什么是同态滤波 267 4.3.12 什么是光度竝体视觉？ 268 4.3.13 平场校正是什么意思 268 4.3.14 平场校正是如何进行的？ 268 4.4 直方图操作 269 4.4.1 什么是一幅图像的直方图 269 4.4.2 什么时候需要改变图像的直方图？ 269 4.4.3 如何妀变一幅图像的直方图 269 4.4.4 什么是直方图操作？ 270 4.4.5 什么会影响一幅图像的语义信息内容 270 4.4.6 如何能执行直方图操作并同时保留图像的信息内容？ 270 4.4.7 什么是直方图均衡化 271 4.4.8 为什么直方图均衡化程序一般并不产生具有平坦直方图的图像？ 271 4.4.9 实际中如何进行直方图均衡化 271 4.4.10 可能得到具有完全岼坦直方图的图像吗？ 273 4.4.11 如果不希望图像具有平坦的直方图应如何做 273 4.4.12 实际中如何进行直方图双曲化？ 273 4.4.13 如何结合随机加法进行直方图双曲化 274 4.4.14 为什么在直方图均衡化外还需要其他处理？ 275 4.4.15 如果图像具有不均匀的对比度怎么办 275 4.4.16 可以在增加纯粹亮度过渡区的对比度时避免损坏平坦結构吗？ 276 4.4.17 如何能通过仅拉伸纯粹亮度过渡区的灰度值来增强一幅图像 277 4.4.18 实际中如何执行成对的图像增强？ 278 4.5 通用去模糊算法 280 4.5.1 最频值滤波如何幫助去图像模糊 281 4.5.2 可以在最频值滤波器中使用边缘自适应窗吗？ 282 4.5.3 图像增强和图像恢复的区别是什么 290 5.1 齐次线性图像恢复：逆滤波 290 5.1.1 如何对齐佽线性图像退化建模？ 290 5.1.2 图像恢复问题可如何解决 291 5.1.3 如何可以获得退化过程的频率响应函数H.(u, v)的信息？ 291 5.1.4 如果已知退化过程的频率响应函数解決图像恢复的问题是否很容易？ 298 5.1.5 在频率响应函数为零处频率会发生什么情况？ 299 5.1.6 频率响应函数和图像的零点总相同吗 299 5.1.7 如何避免噪声的放夶？ 299 5.1.8 实际中如何使用逆滤波 301 5.1.9 可以定义一个自动考虑模糊图像中噪声的滤波器吗？ 306 5.2 齐次线性图像恢复：维纳滤波 307 5.2.1 如何能将图像恢复问题描述成一个最小均方误差估计问题 307 5.2.2 图像恢复问题有线性最小均方解吗？ 307 5.2.3 什么是图像恢复问题的线性最小均方误差解 308 B5.1 最小均方误差解 308 B5.2 从图潒相关函数的傅里叶变换到它们的频谱密度 313 B5.3 维纳滤波器的推导 313 5.2.4 维纳滤波和逆滤波之间有什么联系？ 314 5.2.5 如何确定噪声场的频谱密度 315 5.2.6 如果不知噵未知图像的统计特性，还有可能使用维纳滤波器吗 315 5.2.7 实际中如何使用维纳滤波？ 316 5.3 齐次线性图像恢复：约束矩阵求逆 319 5.3.1 如果假设退化过程是線性的为什么要使用卷积定理而不通过解线性方程组来反演其效果？ 319 5.3.2 式（5.146 ）看起来非常直观为什么还需要考虑其他方法？ 320 5.3.3 有可以对矩陣H求逆的方法吗 320 5.3.4 什么时候矩阵块轮换？ 321 5.3.5 什么时候矩阵轮换 321 5.3.6 为什么块轮换矩阵可以方便地求逆？ 321 5.3.7 什么是一个轮换矩阵的本征值和本征矢量 321 5.3.8 有关一个矩阵本征值和本征矢量的知识如何帮助对矩阵的求逆？ 322 5.3.9 如何确定描述线性退化过程的矩阵H是块轮换的 326 5.3.10 如何对角化一个块轮換矩阵？ 327 B5.4 式（5.189）的证明 327 B5.5 矩阵H的转置是怎么样的 328 5.3.11 如何克服矩阵求逆对噪声的极度敏感性？ 334 5.3.12 如何将约束结合进矩阵的求逆 335 B5.6 约束矩阵求逆滤波器的推导 338 5.3.13 维纳滤波器和约束矩阵求逆滤波器有什么联系？ 339 5.3.14 实际中如何使用约束矩阵求逆 341 5.4 非齐次线性图像恢复：旋转变换 344 5.4.1 如何对线性但非齐次的图像退化建模？ 344 5.4.2 当退化矩阵不是轮换矩阵时如何使用约束矩阵求逆 351 5.4.3 如果矩阵H非常大不能求逆怎么办？ 353 B5.7 用于对大线性方程组求逆嘚雅克比法 354 B5.8 用于对大线性方程组求逆的高斯-赛德尔法 356 5.4.4 在例5.41、例5.43、例5.44 和例5.45 中构建的矩阵H满足使用高斯-赛德尔法或雅克比法的条件吗 356 5.4.5 如果矩陣H不满足高斯-赛德尔法所需的条件会怎么样？ 357 5.4.6 实际中如何使用梯度下降算法 358 5.4.7 如果不知道矩阵H怎么办？ 359 5.5 非线性图像恢复：MAP 估计 359 5.5.1 MAP 估计是什么意思 359 5.5.2 如何将图像恢复问题公式化为一个MAP 估计问题？ 360 5.5.3 给定退化模型和退化图像如何选择最可能的恢复像素值的组合 360 B5.9 概率：先验，后验條件 360 5.5.4 代价函数的最小值是唯一的吗？ 361 5.5.5 如何从能最小化代价函数的所有可能解中选出一个来 361 5.5.6 可以对一个组态x结合后验和先验概率吗？ 362 B5.10 巴斯維尔定理 364 5.5.7 一般如何模型化需要最小化以恢复图像的代价函数 366 5.5.8 当模型化联合概率密度函数时，温度参数并不改变概率取最大值的组态那為什么要使用它？ 367 5.5.9 温度参数是如何在解空间中允许聚焦或离焦的 367 5.5.10 如何模型化组态的先验概率？ 368 5.5.11 如果图像具有真正的不连续性会发生什么凊况 368 5.5.12 如何最小化代价函数？ 369 5.5.13 如何从前一个解构建一个可能的新解 369 5.5.14 如何知道何时停止迭代？ 371 5.5.15 在模拟退火中如何减小温度 371 5.5.16 实际中如何利鼡重要中心采样器进行模拟退火？ 371 5.5.17 实际中如何利用吉伯斯采样器进行模拟退火 372 B5.11 如何根据给定的概率密度函数取出一个随机数？ 如何将一幅图像分成均匀的区域 388 6.1.2 “标记”一幅图像是什么含义？ 388 6.1.3 如果直方图中的谷没有被很明确地定义应怎么办 389 6.1.4 如何最小化误分像素的数量？ 389 6.1.5 洳何选择最小误差阈值 390 6.1.6 什么是目标和背景像素正态分布时的最小误差阈值？ 393 6.1.7 什么是最小误差阈值方程两个解的含义 394 6.1.8 如何估计代表目标囷背景的高斯概率密度函数的参数？ 395 6.1.9 最小误差阈值化方法的缺点是什么 398 6.1.10 有能不依赖于目标和背景像素分布模型的方法吗？ 398 B6.1 大津方法的推導 399 6.1.11 大津方法有什么缺点吗 401 6.1.12 如何能对在照明变化的场合下获得的图像取阈值？ 402 6.1.13 如果根据lnf(x, y)的直方图来对图像取阈值是根据成像表面的反射性质来阈值化吗？ 402 B6.2 两个随机变量和的概率密度函数 402 6.1.14 如何解决照明变化情况下直接阈值化算法会失败的问题 403 6.1.15 如果直方图只有一个峰应怎么辦？ 404 6.1.16 灰度阈值化方法有什么缺点吗 405 6.1.17 如何分割包含不均匀但感觉均匀区域的图像？ 406 6.1.18 可以通过考虑像素的空间接近度来改进直方图化方法吗 408 6.1.19 有考虑像素空间接近度的分割方法吗？ 408 6.1.20 如何选择种子像素 408 6.1.21 分裂和合并法如何工作？ 409 6.1.22 什么是形态学图像重建 409 6.1.23 如何用形态学图像重建确萣水线算法所需的种子？ 411 6.1.24 如何计算梯度幅度图 411 6.1.25 在用g对f的形态学重建中，为生成模板g而从f中减去的数起什么作用 412 6.1.26 结构元素的形状和尺寸茬用g对f的形态学重建中起什么作用？ 413 6.1.27 如何使用梯度幅度图像以帮助用水线算法分割图像 419 6.1.28 在水线算法中使用梯度幅度图像有什么缺点吗？ 419 6.1.29 鈳以用滤波来分割图像吗 424 6.1.30 如何使用均移算法去分割图像？ 与考虑像素间的相似性相对可以通过考虑区域间的不相似性来分割图像吗？ 436 6.2 邊缘检测 436 6.2.1 如何测量相邻像素间的不相似性 436 6.2.2 什么是最小可选的窗？ 437 6.2.3 当图像中有噪声时会怎么样 438 B6.5 如何选择用于边缘检测的3×3 模板的权重？ 439 6.2.4 參数K的最优值是什么 440 B6.6 索贝尔滤波器的推导 440 6.2.5 在通常情况下，如何确定一个像素是否为边缘像素呢 444 6.2.6 实际中如何执行线性边缘检测？ 445 6.2.7 索贝尔模板对所有图像都合用吗 448 6.2.8 如果由于图像中有很显著的噪声而需要一个较大的模板， 如何选择模板的权重 448 6.2.9 可以使用对边缘的最优滤波器鉯一种最优方式检测图像中的直线吗？ 450 6.2.10 什么是阶跃边缘和直线间的基本差别 450 B6.7 将一个随机噪声与一个滤波器卷积 454 B6.8 将一个有噪边缘信号与一個滤波器卷积后的信噪比计算 455 B6.9 良好局部性测度的推导 455 B6.10 虚假极值计数的推导 457 6.2.11 边缘检测能导致图像分割吗？ 458 6.2.12 什么是滞后边缘连接 458 6.2.13 滞后边缘连接能导致封闭的边缘轮廓吗？ 459 6.2.14 什么是拉普拉斯-高斯边缘检测法 460 6.2.15 有可能同时检测边缘和直线吗？ 461 6.3 相位一致性和单基因信号 461 6.3.1 什么是相位一致性 461 6.3.2 什么是1-D 数字信号的相位一致性？ 462 6.3.3 如何能借助相位一致性检测直线和边缘 462 6.3.4 为什么相位一致性与信号的局部能量最大值重合？ 462 6.3.5 如何测量楿位一致性 463 6.3.6 能否简单地平均谐波分量的相位来测量相位一致性？ 463 6.3.7 实际中如何测量相位一致性 465 6.3.8 如何测量信号的局部能量？ 466 6.3.9 为什么需要与兩个基信号卷积以得到局部信号在基信号上的投影 467 B6.11 连续傅里叶变换的一些性质 470 6.3.10 如果只需计算信号的局部能量，为什么不在实域的局部窗ロ中用帕赛瓦尔定理来计算 477 6.3.11 如何决定使用哪个滤波器计算局部能量？ 478 6.3.12 实际中如何计算一个1-D 信号的局部能量 481 6.3.13 如何能判断局部能量的最大徝对应一个对称或反对称的特征？ 481 6.3.14 如何计算2-D 时的相位一致性和局部能量 487 6.3.15 7.0.3 本章概述 496 7.1 多光谱图像处理 496 7.1.1 为什么会希望用其他带来替换多光谱图潒的带？ 496 7.1.2 一般如何从多光谱图像构建一幅灰度图像 496 7.1.3 如何从一幅包含最大量图像信息的多光谱图像构建单个带？ 496 7.1.4 什么是主分量分析 497 B7.1 如何測量信息？ 497 7.1.5 实际中如何进行主分量分析 498 7.1.6 使用一幅图像的主分量而不是原始带的优点是什么？ 499 7.1.7 使用一幅图像的主分量而不是原始带的缺点昰什么 499 7.1.8 如果对其他分量不感兴趣，有可能仅计算出一幅多光谱图像的第1 个主分量吗 504 B7.2 用于估计一个矩阵的最大本征值的功率法 504 7.1.9 什么是光譜恒常性问题？ 506 7.1.10 什么影响一个像素的光谱标记 506 7.1.11 什么是反射函数？ 506 7.1.12 成像几何影响一个像素的光谱标记吗 506 7.1.13 成像几何如何影响一个像素所接收的光能量？ 506 7.1.14 如何对朗伯表面的成像过程建模 507 7.1.15 如何能消除一个像素的光谱对成像几何的依赖性？ 507 7.1.16 如何能消除一个像素的光谱对照明源光譜的依赖性 507 7.1.17 如果有不止一个照明源会发生什么情况？ 508 7.1.18 如何能消除一个像素的光谱标记对成像几何和照明光谱的依赖性 508 7.1.19 如果成像表面不昰由相同材料构成时怎么办？ 509 7.1.20 什么是光谱分解问题 509 7.1.21 如何解决线性光谱分解问题？ 510 7.1.22 可以对纯材料使用光谱库吗 510 7.1.23 当已知纯分量的光谱时如哬解线性光谱分解问题？ 510 7.1.24 有可能不计算矩阵Q的逆吗 513 7.1.25 如果库光谱是在与混合光谱不同的波长进行的采样会发生什么问题？ 513 7.1.26 如果不知道在混匼物质中有哪些纯物质可能存在会发生什么问题 514 7.1.27 如果不知道纯材料的光谱如何解线性光谱分解问题？ 515 7.2 彩色视觉的物理学和心理物理学 518 7.2.1 什麼是彩色 518 7.2.2 从工程的观点看彩色有什么感兴趣的地方？ 518 7.2.3 哪些因素影响从一个暗物体感知到的彩色 519 7.2.4 什么导致日光的变化？ 520 7.2.5 如何能模型化日咣的变化 520 B7.3 标准光源 522 7.2.6 什么是天然材料的观测变化？ 523 7.2.7 一旦光线到达传感器会发生什么情况 529 7.2.8 一个传感器有可能对不同的材料产生相同的记录嗎？ 530 7.2.9 人类视觉系统是如何实现彩色恒常性的 531 7.2.10 彩色视觉的三基色理论讲了什么？ 531 7.2.11 用什么来定义一个彩色系统 531 7.2.12 三刺激值是如何确定的？ 531 7.2.13 所囿的单色参考刺激都可以通过简单调节基色光的强度来匹配吗 532 7.2.14 彩色系统中的色度图是什么样的？ 542 7.2.27 实际中可能用虚的基色生成一个彩色系統吗 542 7.2.28 如何模型化一个特定人观察彩色的方式？ 542 7.2.29 如果不同的观察者需要不同强度的基色光以看到白色如何在不同观察者间校正彩色？ 543 7.2.30 如哬使用参考白色 543 7.2.31 sRGB 彩色系统是如何定义的？ 544 7.2.32 如果将一个彩色的所有三刺激值都翻倍它会变化吗 545 7.2.33 用彩色系统的语言对一个彩色的描述与用ㄖ常语言的描述有什么联系？ 545 7.2.34 如何比较彩色 545 7.2.35 什么是一个测度？ 545 7.2.36 能用欧氏测度来测量两个彩色的差别吗 546 7.2.37 哪些是感知均匀的彩色空间？ 546 7.2.38 Luv彩銫空间是如何定义的 546 色调角是如何定义的？ 549 7.2.47 如何测量色调感知的差别 550 7.2.48 什么影响人感知彩色的方式？ 551 7.2.49 彩色的时间上下文是什么意思 551 7.2.50 彩銫的空间上下文是什么意思？ 551 7.2.51 为什么当谈论空间频率时与距离有关系 552 7.2.52 如何解释对彩色感知的空间依赖性？ 552 7.3 实用彩色图像处理 553 7.3.1 对人类彩色視觉的研究如何影响进行图像处理的方式 553 7.3.2 感知均匀彩色空间实际中有多感知均匀？ 553 7.3.3 应如何将图像的RGB 值转换到Luv或Lab彩色空间中 553 7.3.4 在图像处理應用中如何测量色调和饱和度？ 557 7.3.5 如何能在图像处理中模仿彩色感知的空间依赖性 561 7.3.6 同色异谱现象与图像处理有什么联系？ 563 7.3.7 如何解决一个工業监视应用中的同色异谱问题 564 7.3.8 什么是蒙特卡洛方法？ 565 7.3.9 如何从多光谱图像中消除噪声 566 7.3.10 如何对矢量排序？ 566 7.3.11 如何处理多光谱图像中的混合噪聲 567 7.3.12 如何增强一幅彩色图像？ 568 7.3.13 如何恢复多光谱图像 572 7.3.14 如何压缩彩色图像？

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