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1.
本文提出了一种改进型的基于(9/7)提升小波的二维离散小波变换(DWT)实现方法。该方法对列变换的次序加以调整,按照行方向进行变换,从而使行列变换结合起来。利用该方法所得的结构使列变换和行变换并行处理,加快了变换速度,大大提高了小波变换的效率。二维离散小波变换的结构已经通过Verilog HDL行为级仿真验证。 相似文献
2.
分析了小波变换的基本原理,分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述,并比较了这几种小波去噪方法的优缺点,通过计算机仿真结果表明有效可行. 相似文献
3.
研究基于几何不变域的数字水印嵌入方法,设计和实现了一种采用墨西哥帽小波变换作为变换域,在小波变换域局部极大值点中进行水印嵌入,使用连续小波变换取代常用的离散小波变换来获取旋转和平移不变性.通过Matlab7.0软件仿真实验,实验结果显示该方法能够抵抗旋转、平移和缩放操作,同时对于常规的图像处理操作、JPEG2000压缩都具有鲁棒性. 相似文献
4.
结合平衡正交多小波变换和维纳滤波方法对地震剖面进行去噪处理。用两个多小波变换实现在小波域上的维纳滤波,以提高地震剖面的信噪比,试验结果表明,该方法优于单纯的多小波去噪方法。 相似文献
5.
根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。 相似文献
6.
小波变换是在短时傅立叶变换的基础上发展起来的一种具有多分辨率分析特点的时一频分析方法。由于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部特性,自产生以来取得了巨大的发展并得到了广泛的应用。本文论述了小波变换的研究现状与应用进展,主要介绍了小波变换在图像压缩方面应用的原理和主要压缩方法。 相似文献
7.
基于2DGabor小波与2DPCA的人脸识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
2DGabor小波变换能够将相邻区域的像素联系起来,从不同的频率尺度和方向反映局部范围内图像像素灰度值的变化,2DGabor小波变换系数描述了图像上各给定位置附近区域的灰度特征。2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果。提出了2DGabor小波变换和2DPCA相结合的人脸识别方法,实验证明,2DGabor小波变换＋2DPCA的算法在识别效果上优于Gabor小波变换＋DPCA的算法。 相似文献
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佘泽红 《中国校外教育(理论)》2010,(3)
小波变换包括连续小波变换和离散小波变换.而离散小波变换的主体部分是关于小波框架的理论.本文对小波框架做简单介绍,并对构造小波框架的已有理论加以推广并证明之. 相似文献
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10.
小波变换能够充分突出某些特征的主要特点,通过小波变换可以将一张高维数的图片变换成低维数的图片,且人脸识别所需要的主要特征保持不变,通过主成份分析可以进一步降维。改进了基于小波变换和主成份分析提取特征〖JP〗向量的人脸识别方法,开发了基于小波变换及支持向量机的人脸识别系统,实现了对普通图片和视频的人脸识别。 相似文献