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| author | Alain <mceagle117@gmail.com> | 2021-06-05 15:15:57 +0200 |
|---|---|---|
| committer | Alain <mceagle117@gmail.com> | 2021-06-05 15:15:57 +0200 |
| commit | 668b065f377691fde6727ba10fc979a82c1e5c7b (patch) | |
| tree | 84f22fe66a066a6cc46e42fb15db02dddafb7dce /buch | |
| parent | chap3 a bit (diff) | |
| download | SeminarMatrizen-668b065f377691fde6727ba10fc979a82c1e5c7b.tar.gz SeminarMatrizen-668b065f377691fde6727ba10fc979a82c1e5c7b.zip | |
La Reconstruction Text.
Diffstat (limited to 'buch')
| -rw-r--r-- | buch/papers/ifs/teil3.tex | 11 |
1 files changed, 9 insertions, 2 deletions
diff --git a/buch/papers/ifs/teil3.tex b/buch/papers/ifs/teil3.tex index d31eee7..bc848bc 100644 --- a/buch/papers/ifs/teil3.tex +++ b/buch/papers/ifs/teil3.tex @@ -68,7 +68,7 @@ Die Parameter $s$ und $g$ beschreiben die Änderung des Grautones. $s$ veränder $s$ und $g$ werden mit der linearen Regression ermittelt. \begin{align*} z' = sz + g \\ - f(\tilde{D_j}) \text{, Funktion um Grauton von Pixel zu erhalten} \\ + f(\tilde{D_j}) \text{, Funktion um das Bild eins Blockes zu erhalten} \\ s = \frac{cov(f(R_i), f(\tilde{D_j}))}{var(\tilde{D_j})} \\ g = E(f(R_i)) - s E(f(\tilde{D_j})) \end{align*} @@ -85,4 +85,11 @@ Am Ende des Verfahrens haben wir also für jeden $R_i$ einen passenden $D_i$ mit \subsubsection{Rekonstruktion des Bildes} Mit den Gefundenen Abbildungen lässt sich das Bild generieren. Wir beginnen wie schon im letzten Kapitel mit einer beliebigen Startmenge. -In unserem Fall ist dieses ein Bild derselben Grösse. +In unserem Fall ist dieses ein Bild $f_0$ derselben Grösse. +Nun ersetzen wir jedes $R_i$ mit der Transformierten des zugehörigen Domain-Blocks $T(G_j)$. +Dies wird verkürzt als Operator $W$ geschrieben. +So erhalten wir ein neues Bild $f_1 = W(f_0)$. +Dieses Vorgehen führen wir iteriert aus bis wir von $f_n = W(f_{n-1})$ zu $f_{n-1}$ kaum mehr einen unterschied fesstellen. Die Iteration hat nun ihren Fixpunkt, das Bild, erreicht. + +TODO Bilder Beispiel +TODO Performance und Kompressonsverhältnis |