Elaborazione del segnale autocorrelation

Come implementare una trasformazione Hough basata su gradiente

Sto cercando di utilizzare la trasformazione di Hough per il rilevamento dei bordi e vorrei utilizzare le immagini a gradiente come base. Quello che ho fatto finora, dato l'immagine Idi dimensioni [M,N]e le derivate parziali gx, gy, è calcolare l'angolo di pendenza in ciascun pixel come thetas = atan(gy(x,y) ./ …

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Perché trattiamo gli autovettori dell'autocorrelazione invece dei dati stessi?

Quanto intuitivamente capire perché vengono utilizzati gli autovettori della matrice di autocorrelazione, ma gli autovettori della matrice costruiti con campioni temporali non hanno senso e non vengono utilizzati? Ad esempio, nel rilevamento di un segnale armonioso nel rumore additivo.

8 autocorrelation matrix

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