前言：迄今为止的研究部分是从视频中提取噪声，其特征是通过相位(phase )和振幅)描述的。
相关：深入理解FT、DTFT、DFT之间的关系，深入浅出地解释傅立叶变换(真正的易懂性) ) ) ) ) )。
给出了灰度图，通过该灰度图，图像中的每个像素的像素值可以经过傅立叶变换变为复数。 由于各个复数由模式长度和方向两个量组成，因此可以将振幅图和相位图分离。
的图像振幅图和相位图中显示了python的做法。 这里显示的是Matlab版：
I=imread(test.BMP )； v8*1024imshow(I ) I_fft=fft(I ) I； 对%图像进行傅立叶变换I0=IFFT(I_FFT )； 针对%图像的逆傅立叶变换imshow(I0/255 ) m1=ABS ) I_FFT )； %Magnitude振幅映射P1=unwrap(angle(I_FFT )； %Phase相位贴图imshow(m1/255 ) imshow(m1/255 ) I1=fft2(I ) I； %2维快速傅里叶变换与FFT(FFT(x ).').' imshow ) I1/255 )的计算相同。 Ishift_FFT=FFTshift(I1； imshow(Ishift_FFT ) I1=IFFT ) Ishift_FFT； 针对%图像的逆傅立叶变换imshow(I1/255 ) m2=ABS ) Ishift_FFT )； %Magnitude振幅映射P2=unwrap(angle(Ishift_FFT )； %Phase相位图imshow(m2/255 ) imshow ) p2/255 )这里使用了fftshift函数和fft2函数
“十多年来，稀疏城市已经成为信号处理及其应用领域的首要概念之一。 最近，研究者又在致力于过遵从信号显示的研究。 这个显示和很多传统的显示不同。 因为它可以提供大范围的生成元素(atoms )。 冗馀信号所表示的吸引力在于它表示经济上(紧凑地)的大类型信号。 稀疏性的关注来自于新的采样理论——压缩传感(compressed sensing )的发展。 压缩传感是香农采样理论的替代，利用信号本身是稀疏的前提，但是香农理论被设计用于带宽有限的信号。 通过建立采样与稀疏的直接联系，压缩传感被应用于许多科学领域，包括编码和信息论、信号和图像采集处理、医学图像、地理和宇宙数据分析等。 压缩传感的另一个贡献是许多传统的逆问题，例如断层图像的重建，可以看作是压缩传感问题。 这种病情(ill-posed )的问题需要正则化。 压缩传感对系数求解方法提供了有力的理论支持。
词典有两种。 一个是隐藏的词典，implicit dictionary。 这主要由那些算法来表达，而不是矩阵结构。 例如wavelet、curvelet、contourlet等。 另一种是通过机器学习从样本中获取词典。 该词典表示为显性矩阵，explicit matrix，算法用于适应矩阵。 例如PCA、GPCA、MOD、K-SVD等。 该词典的优点是比以前更灵活、表达更好，缺点是费时、运算资源，复杂的制约需要词典的大小和处理。”
因此，用稀疏表示来表示相位的特征，与以下内容有关。
计算机视觉-词典学习、图像分类的词典学习方法概要、从稀疏表示到低等级表示(一) )二) )三)四) )五) )。
中小学SVD简述——词典学习，稀疏编码
涉及到一些超分辨率重建：
基于深度学习的图像超分辨率重建技术研究
基于深度学习的图像超分辨率重构(想和我们先进院汤晓鸥组的人在一起的红牛) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。
百度AI学习项目-SRCNN网络-超分辨率重构
接下来，需要考虑用于以双目视点绘制虚拟视点的实现细节。
在从参考视点映射到虚拟视点的过程中，仿射变换与物体形状大小的失真有关。
DIBR技术与合成全景技术的区别。
因为可能不一致，所以考虑了几个块匹配的想法：
「
理想的是，由双目摄像机拍摄到的2张照片的left和right的种类，left图像中的某一个像素应该可以在right中的相同的行(opencv中的row )来找到与该像素相对应的像素，是这2个像素的x坐标差吗但是，不是所有的像素都能找到对应的像素。 理由如下。
)由于遮挡的关系，在right中找不到left的像素
)2)未瘦蜜粉面(如水面、镜面、玻璃)上的点在光照下不一致
)3)紧密重复纹理(林、草地)下或纹理特别稀疏(墙面、天空)时，很难进行正确的匹配
)4)如果纹理都是水平线(线和极线平行)，很难正确匹配
这里，朴素的人使用最简单的双目匹配实现方式，即块匹配方式计算深度图。
”
真实场景虚拟视点合成详细信息
基于块匹配的双目视差函数实现
图像视差匹配
立体匹配的基本理论
立体匹配和视差计算
固定窗口视差图计算双目立体视觉匹配算法视差图disparity计算——SAD算法、SGBM算法
半全局块匹配算法半全局匹配算法总结