数字图像处理,小波变换一维Mallat算法的C++实现(matlab验证) 要求不用第三方库,处理对象为真实噪声场景下的YUV数据,分辨率为1920*1080,小波选择的是db8波,目标是去噪,小波分解了两级。在算法模型中小波阈值变换基本没太大作用。。。(论文里自己也承认了)权当作学习了吧。。在代码实现过程中涉及到了几十万数...
第二点,方窗函数是可以包含入变换基函数内部的,这组成了新的基函数,同时反映了STFT的本质。 我们来看, 如果定义 那么 那么,STFT的公式: 就可以写成: 我们在上一篇文章里说过,变换就是将原信号乘上一个基函数,再积分的过程,那么,SDFT的基函数就是 Amazing!...
二维Haar小波 importcv2importpywtimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt img_gray=cv2.imread("baboon.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE).astype(np.float32)cA_l1,(cH_l1,cV_l1,cD_l1)=pywt.dwt2(img_gray,'haar')cA_l2,(cH_l2,cV_l2,cD_l2)=pywt.dwt2(cA_l1,'haar')# 将各个子图进行拼接,最后...
作为一类非常有用的变换,小波变换的特点是选用了“小波”(而非正弦波等)作为变换的基函数,使得它在处理非周期的、能量突然变换的信号时更有优势,想象一下,如下图的这个信号,如果用能量永恒的波形(其波形在整个时间轴一直持续)进行拟合将麻烦很多。 由于这种特性,使得小波变换不仅在图像的处理,在图像的检测方面也能...
基于小波变换编码的纹理图像分割 1.算法概述 我们使用11或13维特征向量表示图像中的每个像素。两个特征用于表示像素之间的空间关系;由图像尺寸规格化的x和y像素坐标。对于灰度图像,一个特征是低通表示,它捕获平均图像强度。(低通r、g和b平面用于彩色图像)。我们使用8个特征来表示纹理信息,使用对一组定向过滤器的响应...
小波变换是目前图像处理中应用广泛的有效手段之一,它将图像分解成频域和时域,能够有效地提取和重建图像的各种特征信息,对于图像处理的表现越来越出色。本文将重点研究小波变换在图像处理中的应用,分析小波变换的基本原理和核心算法,探讨其在图像处理中的具体应用。 2.小波变换的基本原理 小波变换(Wavelet Transform, WT)...
小波变换的基本原理是将信号或图像在不同尺度上进行分解,得到不同频率的小波系数,从而实现信号或图像的分析和处理。 二、小波变换在图像压缩中的应用 图像压缩是图像处理中的重要应用之一。小波变换通过分解图像,将图像的高频和低频信息分离出来,从而实现图像的有损或无损压缩。小波变换在图像压缩中的应用主要有以下两...
在压缩阶段,可以先将图像进行转换至其它的数学空间,使得其可以更容易的进行压缩(比如说转换到YUV空间,或者是DCT变换等)。接下来是量化阶段,将一些连续的数值转换成离散的形式。 最后的阶段是编码的部分。将得到的数据进行编码后传输。而对于decompressor:通常分为解压缩以及后处理阶段(decoding stage and postprocessing...
因此小波变换不受图像带宽的约束, 适用性强。小波变换克服了其他变换法通常会产生的方块边界效应。因此,小波变换适应高 要求的 CT 医学图像的压缩。 本文先分析 CT 医学图像经过小波变换后系数的统计特性,在基于小波变换的基础上, 用 SPIHT 算法对 CT 医学图象进行压缩编码。提出了针对 CT 医学图像压缩编码的 SPIHT...
小波变换的基本原理是通过在时域上和频域上分解信号,得到其在不同尺度和频率上的分量,并将这些分量进行重组,以得到原信号或其近似。在数字图像处理中,小波变换通常采用二维离散小波变换(DWT)。二维离散小波变换可以将图像分解为多个尺度的子带,并且具有多分辨率分析的特性。离散小波变换的基本步骤如下: 1.将图像分解为...