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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...

这本书把小波变换写得过于深奥了,因此,有写得啰嗦的地方。但是,把小波变换在图像处理中的应用描述得蛮好的。赞一下~

你可以描述清楚一点吗? 什么叫小波变换? 提问的时候尽量描述清楚一些,最好上图说明,这样大家才好为你解决问题。

厅主间接的估要的

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。

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...

你是不是过滤的图像的高频部分? 这些就是边缘啊

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...

不等,个数不等于图像大小,小波系数也根本就不是灰度值,从原理上讲系数重构后才被理解为有图像灰度值的意义。

subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2) imshow(I2); title('压缩图像');

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