画像解析用のトレース変換と呼ばれる方法を実装しています。このアルゴリズムは、ピクセルの値に対する一連の変換を使用して、画像の多くの特徴 (私の場合はテクスチャに関連する特徴) を抽出します。アルゴリズムを説明する論文は次のとおりです。長いリンクでごめんなさい
アルゴリズムは最終的に、画像を特徴付ける数値であり、すべての角度で画像を通過するすべての追跡線によって抽出されたピクセル値に最初の変換セットを適用することによって計算された「トリプル機能」を構築します。紙の 2 ページ目からこの説明を見ることができます。図 1 は、その角度 (ファイ) と画像の中心からの線の距離 (d) によって定義されるこのようなトレーシング ラインの抽象化を示しています。したがって、各トレース ラインをペア (phi,d) で表すことができます。
紙の次のページ (3 ページ) には、トレーシング ラインによって抽出されたピクセル値に適用される汎関数のセットである表 1 があります。すべてのトレーシング ラインに適用されるこれらの汎関数のそれぞれが、イメージの別の表現を生成します。次に、別の汎関数 (4 ページの表 2 に示されているもの) が列に沿って画像の新しい表現に適用されます。これは、基本的にパラメーター d に沿ったものであり、このようにして、画像の別の新しい表現を生成します。
最後に、角度パラメーターであるパラメーター phi の値の配列であるこの最後の表現に、別の汎関数セットが適用されます (つまり、画像を表す 360 の値があり、トレース ラインの角度ごとに 1 つです)。これらの汎関数は、4 ページの表 3 の論文で確認できます。
ここで、パラメーター phi を介して画像の最後の表現に適用する必要があるこの最後の汎関数セットの一部は、この 360 値のセットの高調波を計算する必要があります。最初に第 1 高調波を計算し、次に第 1 ～第 4 高調波の振幅と位相を計算する必要がありますが、これを行う方法がわかりません。
これでよりよく説明できると思います。論文の最初の数ページを読んだほうがよいでしょう。図 1 を見ると、線をたどることの意味と、(phi,d) ペアによる各線の表現が明確になります。
ありがとう