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Question_31_40/README.md

@@ -34,7 +34,7 @@
 
 ## Q.32. フーリエ変換
 
-二次元離散フーリエ変換(u=0~16, v=0~16)を実装し、*imori.jpg*の周波数成分を表示せよ。
+二次元離散フーリエ変換(u=[0,16], v=[0,16])を実装し、*imori.jpg*の周波数成分を表示せよ。
 
 二次元離散フーリエ変換とはフーリエ変換の画像に対する処理方法である。
 
@@ -86,7 +86,7 @@ MAXは取りうる値の最大値で[0,255]の表示なら MAX=255　となる
 
 
 ```bash
-PSNR = 10 * log10(MAX^2 / MSE)
+PSNR = 10 * log10(MAX^2 / MSE)
 MSE = Sum_{y=0:H-1} Sum_{x=0:W-1} (I1(x,y) - I2(x,y))^2 / (HW)
 ```
 
@@ -96,7 +96,7 @@ MSE = Sum_{y=0:H-1} Sum_{x=0:W-1} (I1(x,y) - I2(x,y))^2 / (HW)
 bitrate = 8 * K^2 / 8^2
 ```
 
-|入力 (imori.jpg)|グレースケール|出力 (answer_37.jpg) (PSNR = 24.927020082511522, Bitrate=2.0)|
+|入力 (imori.jpg)|グレースケール|出力 (answer_37.jpg) (PSNR = 24.93, Bitrate=2.0)|
 |:---:|:---:|:---:|
 |![](imori.jpg)|![](imori_gray.jpg)|![](answer_37.jpg)|
 

README.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 これは画像処理の基本的処理の知識を身に着け、アルゴリズムを理解するための100本ノックです。
 
-ここに乗っている問題はOpenCVでAPIが用意されているものが殆どですが、あえてそれを自分の手で実装してください。
+ここに載っている問題はOpenCVでAPIが用意されているものが殆どですが、あえてそれを自分の手で実装してください。
 
 きたれ！画像処理！！
 
@@ -83,7 +83,7 @@ $ python sample.py
 ## 注意
 
 - 本稿は画像処理の基礎的な知識・理論を学ぶための教材です。
-- 解答ではなるべくコードを簡易化するために、main()などを使用してしません。
+- 解答ではなるべくコードを簡易化するために、main( )などを使用してしません。
 - numpyを使用しますが、numpyに関する基本知識は載せません。各自調べて下さい。