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小波变换 图像处理

小波图像处理技术通过分析F0urier变换和Gabor变换的特点,说明小波变换的起源和发展,给出连续和离散小波变换的定义,介绍多分辨率分析的概念以及小波变换的快速算法;给出正交小波基、紧支集正交小波基和双正交小波基的构造方法。在演进发展部...

Haar小波函数在频域的波形不集中,因此用haar小波实现频域波形,你什么都看不到,最好使用morlet小波!至于变换的代码大致如此:在一个尺度范围内做变换,将变换系数的平方在尺度方向加和(获得能量值),然后将尺度变换为频率。

对于通常的二维DWT(可分离小波,绝大多数二维DWT都是可分离的小波变换方式),使用的是一维DWT然后用张量积(不可分小波不使用张量积)的方式计算,既然是根据一维DWT而来,所以就是对二维数据在行或列上做一维DWT,然后按照一定的法则取出变换...

图像降噪(其本质与图像压缩一样的)图像编码(JPEG2000里就引入小波变换编码)图像特征提取图像增强图像融合......

A = imread('image.bmp'); B = A(:,:,1); [lowf,highfH,highfV,highfD,C,S] = wavelet2D(double(B),'morlet',2); function[lowf,highH,highV,highD,C,S] = wavelet2D(signal,wavelet,level) [C,S]=wavedec2(signal,level,wavelet); lowf = appco...

这个有点难!请加:2716313326

DWT的小波系数当然和原图像的大小不等啊!相差一倍左右,你需要用小波系数重构各层的细节和逼近才能得到与原图像的大小相等的结果。或用SWT做图像,那样小波系数的大小才和原图像相等,但matlab在SWT方面的函数较少,重构会有麻烦,边缘效应很明...

厅主间接的估要的

你是不是过滤的图像的高频部分? 这些就是边缘啊

小波变换的优点: (1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述) (2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性 (3)小波变换具有“变焦”特性,在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析...

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