我们知道,小波分析实际上就是将信号分解为“粗略”的和“精细”的两部分。其中“粗略”部分变化缓慢,获取“粗略”成分可理解为低通滤波;相应的,获取“精细”成分可理解为高通滤波。 为了能将这种分解一级级继续下去,我们需要定义一个子空间序列$V_j$满足如下条件: (嵌套性)$V_j\subset ...
原 https: blog.csdn.net alwaystry article details 图像算法五: 图像小波变换 多分辨率重构 Gabor滤波器 Haar小波 年 月 日 : : 芥末酱 阅读数: 版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究。 https: blog.csdn.net weixin article details matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基 ...
2019-05-21 09:13 0 476 推荐指数:
我们知道,小波分析实际上就是将信号分解为“粗略”的和“精细”的两部分。其中“粗略”部分变化缓慢,获取“粗略”成分可理解为低通滤波;相应的,获取“精细”成分可理解为高通滤波。 为了能将这种分解一级级继续下去,我们需要定义一个子空间序列$V_j$满足如下条件: (嵌套性)$V_j\subset ...
Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方 ...
哈尔小波转换是于1909年由Alfréd Haar所提出,是小波变换(Wavelet transform)中最简单的一种变换,也是最早提出的小波变换。 Alfréd Haar,1885~1933,匈牙利数学家。哥廷根大学博士,导师是David Hilbert。Franz ...
图像分析:SIFT特征解析与编程 图像分析:Gabor滤波器解析与编程 图像分析:积分图像与代码实现 图像分析:LBP特征解析与代码 图像分析:分水岭算法解析 在图像分析里面,Gabor滤波器是应用非常广泛的一种工具,也算是我本科 ...
关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。 傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数,变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。 小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数,变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。 不同的小波 ...
// 潜水多年来第一次写这么多字^_^ 看见你出剪刀我再出石头 由于之前Windows Phone OS 7.1只有一个分辨率,所以我们无须担心我们的应用在这台手机运行ok在其他机型上会出问题. 我常听到同事抱怨,人类已经无法阻止android的分辨率了.苹果的开发者是幸福的^_^. 单一 ...
一、当下移动设备的主流分辨率(数据来自“ 腾讯分析移动设备屏幕分辨率分析报告 ”) 1.1 iOS设备的分辨率主要有: 宽 高 宽高比 ...
https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/49642397 https://github.com/xuewenyuan/Gabor_Visualization https://blog.csdn.net/u013709270 ...