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Ch1799
- 小波工具箱的应用基础 395 16.1 一维小波分析的应用 395 16.1.1 小波分解在普通信号分析中的应用 395 16.1.2 小波变换在信号特征检测中的应用 411 16.2 二维小波分析的应用 417 16.2.1 小波分析在图像平滑中的应用 417 16.2.2 小波分析在图像增强中的应用 418 16.2.3 小波分析在图像融合中的应用 420 16.3 小波包分析的应用 422 16.3.1 小波包在信号时频分析中的应用 423 16.
watermark_2
- 提出了一种离散小波变换域实现图像水印的方法。这种算法充分利用小波变换的特点,把原始图像及水印图像塔式分解,在多分辨率分解后的相同的频段来嵌入水印信息。该方法也利用了人眼视觉特性,算法简单而有效。实验证明,该算法较好地解决了水印不可见性与鲁棒性之间的矛盾,对常见的水印攻击都有较强的鲁棒性。-presents a discrete wavelet transform domain image watermarking method. This algorithm using wavelet tran
xiaobo
- 小波分解融合在图像去云处理中的应用
the1
- 在用小波分解加强图像边缘的基础上，利用修正的形态学边缘检测算子，以减 轻图像边缘检测的模糊性；通过形态结：构元素尺度的调整，得到多尺度下图像边缘的 特征，并综合各尺度下的边缘特征，得到较为理想的图像边缘，实验验证了该算法的可 行性和有效性。
WaveletTransformInImageProcessingUsingMATLABToolbo
- 本文简单介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下 图像压缩和图像融合的基本方法-This article briefly introduce the wavelet-based image decomposition and reconstruction, on the basis of discussion under the MATLAB language environment image compression and image fusion of
DetectionMethodofFabricDefecBasedonWaveletEntropy.
- 在采用二维离散小波变换对织物图像进行分解的基础上，引入了熵的概念，将小波熵作为织物图像的特征值，把熵值看作系统紊乱程度的度量，由此得到织物图像的小波熵特征值，通过与正常织物经过二维小波变换后提取的小波熵值相比较，熵值大者即认为有疵点存在-At the use of two-dimensional discrete wavelet transform decomposition of the fabric image, based on the introduction of the concep
neuralandwavelet
- 对采集到的电压信号进行小波包分解提取特征向量，再进行BP神经网络训练-On the acquisition of the voltage signal to the wavelet packet decomposition to extract feature vector and then BP neural network training
200642991948257
- 提出了一种利用肤色信息，建立 YCbCr 肤色模型空间作为人脸检测的预处理手段，利用小波分解和 BP 神经网络作为检测方法。对算法进行仿真验证，实验结果表明：该肤色模型空间 对光线、遮挡以及姿 态 有很好的 robust 特性 ；本检测方法达到较好的检测效果。 关键词 : 小波分解；神经网络；亮度补偿-Skin color model based on an oval face detection method
A201004-1049
- 多N 值db 小波多分辨分解的电压闪变检测-N value than db wavelet multi-resolution decomposition of the voltage flicker detection
image-fusion-algorithm-
- 基于多尺度小波分解的图像融合方法是目前最热门的方法之一。本文重点对基于小 波分解的图像配准和图像融合技术进行研究-Multi-scale wavelet decomposition based image fusion method is one of the most popular methods. This thesis studies the image registration and image fusion technology based on wavelet dec
sonar2
- 基于平移不变小波变换的多普勒速度声纳输出信号处理.针对水下航行器组合导航系统所使用的多普勒速度声纳输出信号的特点,采用了平移不变小波变换的多分辨率分析的方法,利用Daubechies小波函数,采用了半软阈值去噪的方法,能够在低信噪比的情况下准确地估计多普勒声纳的频移,从含有噪声的多普勒输出信号中提取出原始信号.通过仿真实验表明:采用4层小波分解,算法计算量减小,有效地消除多普勒噪声,从而提高水下组合导航系统的精度. -Doppler speed the sonar output signal p
quzao
- 对信号进行两层提升分解，构造小波分解结构，使用函数wnoise获取噪声方差，接着使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用函数实现信号去噪。-Signal two layers enhance decomposition, the constructed wavelet decomposition structure, function wnoise for noise variance, and finally use the function signal denoising.
WignerVille2014
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
Marx20110509
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得
image
- 基于小波分解的分形图像压缩算法研究，参考文章-Wavelet-based fractal image compression algorithm, reference articles
Image_Denoising_by_Sparse
- 一种基于小波分解的图像去噪算法。较传统的滤波去噪方法，可以取得更好的效果。-a wavelet-based image denoising method. Compared with traditional filter-based denoising method, it could get better result.
xiaobobianhuan
- 针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT 算法编码过程重复运算、存储量大的问题。首先分析了小波基 和小波分解层数的选取, 然后提出了一种改进的SPIH T 算法, 该算法利用可变阈值对SPIH T 算法中初始子带进行分类得 到一种更有效的编码算法。-Against disadvantages of traditional process of complex wavelet transform and SPIHT algorithm coding process repeated op
cc
- 在小波的分解过程中，每一次的小波分解得到的近似信号会比上一层次的信号更加光滑，而被抑制的细节系数则存在于每一层中。所以可以将一个含噪信号进行第5层分解，并有选择的抑制部分细节系数就可以达到信号降噪的目的。试验中采用‘db4’小波对信号进行分解。-In the process of wavelet decomposition, every wavelet decomposition to get the approximate signals will be more smooth than on
synsq_toolbox_v1
- 对信号分析实现同步挤压小波，能进行时频分析，进行信号时频分解和重构，时频分析效果很好(Synchrosqueezed wavelet transforms toolbox V1.0)